七个用于数据科学(data science)的命令行工具 数据科学是OSEMN(和 awesome 相同发音),它包括获取(Obtaining).整理(Scrubbing).探索(Exploring).建模(Modeling)和翻译(iNterpreting)数据.作为一名数据科学家,我用命令行的时间非常长,尤其是要获取.整理和探索数据的时候.而且我也不是唯一一个这样做的人.最近,Greg Reda介绍了可用于数据科学的经典命令行工具.在这之前,Seth Brown介绍了如何在Unix下进行探索…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理 介绍和动机--为什么选择 C++ C++ 非常适合 动态负载平衡. 自适应缓存以及开发大型大数据框架 和库.Google 的MapReduce.MongoDB以及 下面列出 的大多数 深度学习库都是使用 C++ 实现的. Scylla 以其 超低延迟 和 极高 吞吐量而闻名,它 使用 C++ 进行编码,作为 Apache Cassandra 和 Amazon DynamoDB的替代品. 凭借 C++ 作为编程语言的 一些独特优势(包括内存管理. 性…

使用这些库把 Python 变成一个科学数据分析和建模工具. Python 的许多特性,比如开发效率.代码可读性.速度等使之成为了数据科学爱好者的首选编程语言.对于想要升级应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说,Python 通常是最好的选择(比如,Andrey Bulezyuk 使用 Python 语言创造了一个优秀的机器学习应用程序). 由于 Python 的广泛使用,因此它拥有大量的库,使得数据科学家能够很容易地完成复杂的任务,而且不会遇到许多编码困难.下面列出 3 个用于数据科学的顶…

gplaycli-- 用于从 GooglePlayStore 中下载和管理 Apk 文件的命令行工具 这个 GooglePlay市场 中 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tencent.mm 的  com.tencent.mm 是 AppIDs 下载这个应用方法是 gplaycli -d com.tencent.mm -f ./apps 默认配置文件是   /root/.config/gplaycli/credentials.c…

简介 动机 作用 用法 个人评分 简介 用于监控文件系统的事件的Python库,并且提供了shell命令行工具 动机 有很多情况下,我们希望监控文件的变化,在变化之后作出一些响应. 比如flask,django等web框架,都提供了一套在文件改动后自动重启的开发服务器.这个特性拯救了大家的不少时间. 作用 通过编写代码或者调用命令行工具,来监控文件系统的变化事件.并且兼容不同的操作系统. 在python中使用会开一个单独的线程,你需要为不同的event创建不同的handler. 用法  个人评…

记一次大批量数据的多进程同步 背景:因为公司的用户标识不完整,所以需要从集团同步一次用户标记数据,用户数据来源是微信,数量级为一百五十万,集团用户数量级为六百万 方案确定下来是集团开了一个查询接口,访问没有频率并发限制,数量级在那呢,我们遍历公司的用户,去查询这些用户的标识来更新 项目使用了laravel,就写了一个命令行脚本,开15个进程去跑 由于时间关系使用了PHP的pcntl_fork实现多进程 核心代码如下: 主要流程是: 首先主进程分配userid给各个子进程,这里使用了redis队列…

除了基础的pandas,scikit-learn,numpy,matplotlib,seaborn以外 ( 1 ) category_encoders github 属于scikit-learn compatible projects之一,下面是Binary Encoding和One-hot Encoding的区别 ----------------------------------------------- | Level | "Decimal | Binary | One hot | | |…

Usage: mysqlimport [OPTIONS] database textfile ... mysqlimport 程序是一个将以特定格式存放的文本数据(如通过“select * into OUTFILE from ...”所生成的数据文件)导入到指定的MySQL Server 中的工具程序,比如将一个标准的csv 文件导入到某指定数据库的指定表中.mysqlimport 工具实际上也只是“load data infile”命令的一个包装实现. 默认从以下路径中文件读取默认参数 /et…

思路 每隔一段时间(比如说10秒)统计一次某topic的所有partition的最大offset值之和,这便是该topic的message总数. 然后除以间隔时间就可以粗略但方便得出 某topic的数据增长速率(即相应程序写kafka的速率) Kafka常用topic操作命令汇总 中有统计最大offset命令 # 最大offset bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --to…

数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系? 本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比…

读Python数据科学手册 笔记 系列 数据科学 data science https://img2022.cnblogs.com/blog/2827305/202205/2827305-20220510220613578-1699080622.png 黑客技术 机器学习 行业经验 数学和统计学知识 跨学科, 统计学家的能力: 能够建立模型和聚合 计算机科学家的能力: 能够设计并使用算法对数据进行高效存储.分析和可视化 领域专家的能力:在细分领域中经过专业训练 Why Python 生态系统:…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

NumPy NumPy(数值 Python 的简称)是其中一个顶级数据科学库,它拥有许多有用的资源,从而帮助数据科学家把 Python 变成一个强大的科学分析和建模工具.NumPy 是在 BSD 许可证的许可下开源的,它是在科学计算中执行任务的基础 Python 库.SciPy 是一个更大的基于 Python 生态系统的开源工具,而 NumPy 是 SciPy 非常重要的一部分. NumPy 为 Python 提供了大量数据结构,从而能够轻松地执行多维数组和矩阵运算.除了用于求解线性代数方程和其…

GPU-加速数据科学工作流程 GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS 传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载.过滤和操作数据,训练和部署模型.gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能 开源软件库.GPU加速数据科学在笔记本电脑.数据中心.边缘和云端随处可见. ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS ApacheSpark3.0是Spark的第一个版本,它为分析和人工智…

前言 本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程,涵盖各种工具和方法 你将会学习到如何使用python做基本的数据分析 你还可以了解机器学习算法的原理和使用 说明 先说一段题外话.我是一名数据工程师,在用SAS做分析超过5年后,决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python! 我非常喜欢编程,这是我真正喜欢做的事情.事实证明,编程并没有想象中的那么难. 我在一周之内学习了Python的基本语法,接着我一方面继续深入探索Python,另一方面帮助其他人学习这门语言.P…

<Python数据科学手册>[美]Jake VanderPlas著 陶俊杰译 Absorb what is useful, discard what is not, and  add what is uniquel what own.(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创.) 本书在GitHub上开源:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 作者在博客发布Notebook的HTML版本:https://jakevdp.githu…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas.SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库. 而在今天的教程中,我就将带大家学习在Dash中利用简单好用的ORM库peewee,快…

通过前面的几篇博客,我们介绍了Java虚拟机的内存分配以及内存回收等理论知识,了解这些知识对于我们在实际生产环境中提高系统的运行效率是有很大的帮助的.但是话又说回来,在实际生产环境中,线上项目正在运行,我们怎么去监控虚拟机运行效率?又或者线上项目发生了OOM,异常堆栈信息,我们又怎么去抓取,然后怎么去分析定位问题呢? 本篇博客,我们就来介绍各种虚拟机监控和分析工具,当然都是命令行工具,不够直观,下篇博客我们会介绍各种可视化工具. 1.jps:显示虚拟机进程 JVM Process Status…

8.1.常用命令 启动ZK服务 bin/zkServer.sh start 查看ZK服务状态 bin/zkServer.sh status 停止ZK服务 bin/zkServer.sh stop 重启ZK服务 bin/zkServer.sh restart 连接服务器 zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 8.2 客户端连接 运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具 在192.168.106.82服务器上连接到192.168.106.81服务器下…

USQL USQL 是一款使用 Go 语言开发的支持 SQL/NoSQL 数据库的通用命令行工具,它支持多种主流的数据库软件,目前最新版本是usql 0.7.0.比如 PostgreSQL.MySQL.Oracle Database.SQLite3.Microsoft SQL Server 以及许多其它的数据库(包括 NoSQL 和非关系型数据库). USQL 的灵感来自 PostgreSQL 的 PSQL,USQL 支持大多数 PSQL 的核心特性,比如:设置变量.反引号参数.并具有 PSQL…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

转自– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com) 博客: http://www.1point3acres.com,微博:http://www.weibo.com/warald 开头:如果你极其讨厌编程.大学数学勉强合格,或者跟人交流能力巨挫,那这篇文章可能不适合你看,你也可以自动叉掉其他关于data science/scientist的文章.Warald会花一周时间集中介绍一下这门科学,用具体的例子谈一下数据科学家到底做哪些工作.读什么专业.需要什么样的技能,欢…

数据科学工作者(Data Scientist) 的日常工作内容包括什么 众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容.即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得"既性感又暧昧". 我随手搜索了几家国内国外不同领域的数据科学家招聘广告(国内:阿里巴巴,百度 | 海外: IBM,道明银行,Manulife保险),通过简单的归纳总结,我们不难发现其实岗位要求有很大的重叠部分: 学历要求:硕士以上学历,博士…

敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用(数据分析最佳实践入门敏捷大数据首作分步骤|全流程演示思路.工具与方法) [美]Russell Jurney(拉塞尔·朱尔尼) 著   冯文中 朱洪波 译 ISBN 978-7-121-23619-8 2014年7月出版 定价:49.00元 184页 16开 编辑推荐 对大数据的挖掘需要投入大量的人力和时间.怎么才能确保构建的是一个正确的模型?通过这本实践指南,你可以学到一套灵活的工具和方法论,在Hadoop上构建数据分析应用. 使用诸如Python.…

原文链接:Data Science For Banking & Insurance 如果不能正常访问,请点击备份获取. 在银行和保险行业应用数据科学 互联网巨头和金融技术创业时代的求生和发展 介绍 在数个世纪的进程中,银行和保险行业开发出的程序.产品和基础设施,塑造了整个人类的经济史. 但是现在,他们正面临着消亡的威胁,而挑战者们出现在世界舞台上只是几十年的事,甚至其中几个就出现在短短几年前.尽管如此,却正是这些后来者正在重新制定金融服务的行业规则.这些挑战者包括像 Google.亚马逊.Fac…

文章标题 Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science 一个用于大规模数据科学的API——DataFrame 作者介绍 Reynold Xin, Michael Armbrust and Davies Liu 文章正文 Today, we are excited to announce a new DataFrame API designed to make big data processing even…

原文地址如下: https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克数据科学解决方案: 1. 工作流程步骤: 在 Data Science Solutions book 这本书里,描述了在解决一个竞赛问题时所需要做的具体工作流程: 问题的定义 获取训练数据以及测试数据 加工.准备以及…

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.业已证明最有帮助的Python库,我们选择 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. 核心库和统计数据 1. NumPy (提交:17911,撰稿人:641) 官网:http://www.numpy.org/ NumPy 是科学应用程序库的主要软件包之一,用于处理大型多维数组和矩阵,它大量的高级数学函数集合和实现方法使得这些对象执行操作成为可能. 2. SciPy (提交:19150…

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库.今年,我们扩展了这个清单,增加了新的 Python 库,并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库,重点关注了这一年来的更新. 我们的选择实际上包含了 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. ▌核心库和统计数…