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延伸拓展
产品详情:大数据处理需要用到的编程语言
随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析,而不用逻辑数据来分析的话,那也只是简单的数据处理。
大数据
替代性很高的工作,而无法深入规划策略的核心。
当然,基本功是最不可忽略的环节,想要成为数据科学家,对于这几个程序你应该要有一定的认识:
R
若要列出所有程序语言,你能忘记其他的没关系,但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现,的优势就是它免费,为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。
但是在过去几年来,它的身价大翻转,变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它,包括WallStreet交易员、生物学家,以及硅谷***,他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R,它的商业效用持续提高。
R的好处在于它简单易上手,透过R,你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据,从复杂的模型函数中操作数据,建立井然有序的图表来呈现数字,这些都只需要几行程序代码就可以了,打个比方,它就像是好动版本的Excel。
R最棒的资产就是活跃的动态系统,R社群持续地增加新的软件包,还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R,最近的调查显示,R在数据科学界里,到目前为止的语言,占了回复者的61%(紧追在后的是39%的Python)。
它也吸引了WallStreet的注目。传统而言,证券分析师在Excel档从白天看到晚上,但现在R在财务建模的使用率逐渐增加,特别是可视化工具,美国银行的副总裁NiallO'Conno说,「R让我们俗气的表格变得突出」。
在数据建模上,它正在往逐渐成熟的专业语言迈进,虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时,而有的人说他被其他语言篡夺地位了。
“R更有用的是在画图,而不是建模。”数据分析公司Metamarkets的CEO,MichaelDriscoll表示,
“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影,工程师会在R里建立一个原型,然后再到Java或Python里写模型语法”。
举一个使用R很有名的例子,在2010年时,PaulButler用R来建立Facebook的世界地图,证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力,虽然他现在比以前更少使用R了。
“R已经逐渐过时了,在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。
所以接下来他用呢?
3.中金盈科的宗旨是“质量,服务至上”。我们严密的产品质量管理体系保证了R语言培训、Hadoop培训等产品质量的高品质和稳定性。我们拥有设备**的实验室和一支具有丰富经验的专业技术团队。在未来,我们来将继续努力,合作共赢、共创美好明天!更多详情请访问官网:www.yknet.cc |