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我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

Python开发实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1iP9VmwuzDMfdZTfpupR3CA 提取码:a523 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 作者从Python的环境搭建开始讲起,介绍了Web应用开发方法.任务管理,以及评审.测试及高效部署.服务器调试等内容,尽可能网罗了Python开发流程中的方方面面.在这里,Python仅仅是一个载体,很多知识点在非Python下也适用,这也是本

1.安装Python与环境配置 ① ② 安装pip以及利用pip安装Python库 2.Anaconda安装 conda list 要在root环境下 3.常用数据分析库 ① Numpy 安装:conda install numpy (conda在Anaconda上安装,pip则是在本地上安装) 提供常用的数值.数组.矩阵函数. 基于“向量化”的运算,进行数值运算时比list高. ② Scipy 安装:conda install scipy 是一种使用NumPy来做高等数学.信号处理.优化.统计

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@ 目录 概述 定义 Hadoop与Spark的关系与区别 特点与关键特性 组件 集群概述 集群术语 部署 概述 环境准备 Local模式 Standalone部署 Standalone模式 配置历史服务 高可用(HA) 提交流程 作业提交原理 Standalone-client 提交任务方式 Standalone-cluster 提交任务方式 Yarn部署 Yarn Client模式 Yarn Cluster模式 Spark-Shell 概述 定义 Spark 官网 https://spark

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学

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摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs

Python3实战spark大数据分析及调度  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

BuzzSumo:什么样的文章能获得疯转?(基于1亿篇文章大数据分析) 社交媒体追踪服务分析工具BuzzSumo,2014年5月前后对社交媒体上超过1亿篇文章进行了分析,试图找出一个答案: 什么样的内容才能让用户乐于分享,获得病毒式传播? 这个大问题又内含或细分为一些小问题: ◆那些获得疯转的文章,激起了用户哪种情绪? ◆清单?图表?哪类文章更有可能被用户分享? ◆读者更喜欢分享短文章还是长文章?社交媒体上的文章,最理想的长度是怎样的? ◆“信任”是不是驱动用户分享文章的一个主要因素? ◆文章有

本文略长,阅读大约需要10分钟. 懵懵懂懂的学习了python,然后一发不可收拾的爱上了python大数据分析,慢慢的走进了大数据的学堂,学习如何大数据挖掘,大数据分析,到BI系统建设使用. 大数据的历程都是懵懵懂懂的,一个坑一个脚印自己摸过河,可能很多想法都不是对的,记录下学习的历程,往后余生,咋说也是个念想.不是吗? 一  python的学习经历 现单位是传统公司,没有996,工作业余时间很多,可能为了打发时间,同时不想自己技术out,无意间就强迫自己学习了python,然后发现python

Python3实战spark大数据分析及调度  ☝☝☝ 一.实例分析 1.1 数据 student.txt 1.2 代码 二.代码解析 2.1函数解析 2.1.1 collect() RDD的特性 在进行基本RDD“转换”运算时不会立即执行,结果不会显示在显示屏中,collect()是一个“动作”运算,会立刻执行,显示结果. 2.1.2 reduce()说明reduce()函数会对参数序列中的元素进行累积. 语法reduce(function, iterable[, initializer])