数据开发视频教程

在数据开发中，我们经常会碰到要对一些生产环境的表进行一些变更，包括增加字段等操作，但是生产环境的表又不能随意变更，因为往往这些表格存在复杂的上下游关系，所以一般都会需要经过测试，通过测试验证的代码才能提交到线上。 离线开发是大数据平台的基础模块，提供大规模数据存储与计算能力，帮助数据开发人员完成数据......

大数据开发：java线程与进程区别是这样？大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计......

学习大数据开发，一定不可错过的大数据组件图谱——很齐全。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销； 2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型； 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利......

大数据开发常见的9种数据分析手段 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模......

其实，有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。在本文中，我将给大家介绍那些不为人知，却又好用到难以置信的R语言功能。 [/图片] 有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。 R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioco......

所谓“数据产品”的生命周期反映了当前基本的产品开发现状：找到解决用户核心需求的机会，建立一个初始版本，然后评估其影响并进行迭代。 [/图片] 结合了数据与机器学习的产品可成为解决用户需求的利器。它们能够创造一条可以帮你避免激烈竞争的“数据护城河”。 当......

其实，大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力，而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力。 作为数据科学家，我想把行业最新知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互......

其实，似乎，数据科学家涉及的领域越广，越能突出数据科学这份职业的价值。但是，情况恰恰相反！有着丰富的数据科学经验的SharpestMinds联合创始人Jeremie Harris告诉你，千万不要成为一个数据科学通才！ 数据科学家似乎个个都是全才，他们知识面很广，即写的了代码，又分析的了业务，没事还能......

其实，我是一名高级数据科学家，在 Stackoverflow 的 Python 编码中排前 1%，而且还与众多(初级)数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。 数据科学家比软件工程师擅长统计，又比统计学家擅长软件工程。听起来牛逼轰轰，事实却是，许多数据科学家有统计学背景，却没有什么软......

其实，如果你是做Hadoop开发的，这也是你的黄金时代。因为大家已经达成了共识，不会map/reduce得数据科学家不是合格的数据科学家。伴随着数据科学的热潮，印度的程序员工厂推出了数以千计的Hadoop程序员和数据科学“专家”来迎接未来的“大事件”，......