?Spark計算框架在處理數(shù)據(jù)時,所有的中間數(shù)據(jù)都保存在內存中。正是由于Spark充分利用內存對數(shù)據(jù)進行計算,從而減少磁盤讀寫操作,提高了框架計算效率。查看全文>>
Spark于2009年誕生于美國加州大學伯克利分校的AMP實驗室,它是一個可應用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎。Spark不僅計算速度快,而且內置了豐富的APl,使得用戶能夠更加容易地編寫程序。下面我們就來聊聊Spark的發(fā)展歷史。查看全文>>
機器學習技術和方法已經(jīng)被成功應用到多個領域,如個性化推薦系統(tǒng)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及智能機器控制等領域。機器學習是人工智能的核心,可以應用于各行各業(yè),與人們的生活息息相關。以下是機器學習應用的常見領域。查看全文>>
隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,被收集并應用于分析的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長,面對如此量級的數(shù)據(jù),以及常見的實時利用該數(shù)據(jù)的需求,僅依靠人工處理難免力不從心,這就催生了所謂的大數(shù)據(jù)和機器學習系統(tǒng)。查看全文>>
可視化看板是一個數(shù)據(jù)可視化案例,將大量數(shù)據(jù)加工處理后,通過圖表的方式表達,可以更直觀的對數(shù)據(jù)進行分析。本次課程主要講解ECharts 圖表的基本使用以及可視化面板的布局查看全文>>
我們的課程幫助了近500名零基礎的學員高薪就業(yè),近2000名學生正在努力蛻變中。0基礎也能高薪就業(yè)的大數(shù)據(jù)課程。查看全文>>