金芝麻教育Hadoop培訓售后有保障行業首選

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大數據處理需要用到的編程語言 隨著大數據的熱潮不斷升溫，幾乎各個領域都有洪水傾瀉般的信息涌來，面對用戶成千上萬的瀏覽記錄、記錄行為數據，如果就單純的Excel來進行數據處理是遠遠不能滿足的。但如果只用一些操作軟件來分析，而不怎么如何用邏輯數據來分析的話，那也只是簡單的數據處理。 大數據 替代性很高的工作，而無法深入規劃策略的核心。 當然，基本功是最不可忽略的環節，想要成為數據科學家，對于這幾個程序你應該要有一定的認識： R 若要列出所有程序語言，你能忘記其他的沒關系，但最不能忘的就是R。從1997年悄悄地出現，最大的優勢就是它免費，為昂貴的統計軟件像是Matlab或SAS的另一種選擇。 但是在過去幾年來，它的身價大翻轉，變成了資料科學界眼中的寶。不只是木訥的統計學家熟知它，包括WallStreet交易員、生物學家，以及硅谷開發者，他們都相當熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美國銀行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商業效用持續提高。 R的好處在于它簡單易上手，透過R，你可以從復雜的數據集中篩選你要的數據，從復雜的模型函數中操作數據，建立井然有序的圖表來呈現數字，這些都只需要幾行程序代碼就可以了，打個比方，它就像是好動版本的Excel。 R最棒的資產就是活躍的動態系統，R社群持續地增加新的軟件包，還有以內建豐富的功能集為特點。目前估計已有超過200萬人使用R，最近的調查顯示，R在數據科學界里，到目前為止最受歡迎的語言，占了回復者的61%（緊追在后的是39%的Python）。 它也吸引了WallStreet的注目。傳統而言，證券分析師在Excel檔從白天看到晚上，但現在R在財務建模的使用率逐漸增加，特別是可視化工具，美國銀行的副總裁NiallO’Conno說，「R讓我們俗氣的表格變得突出」。 在數據建模上，它正在往逐漸成熟的專業語言邁進，雖然R仍受限于當公司需要制造大規模的產品時，而有的人說他被其他語言篡奪地位了。 “R更有用的是在畫圖，而不是建模。”頂尖數據分析公司metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示， “你不會在Google的網頁排名核心或是Facebook的朋友們推薦算法時看到R的蹤影，工程師會在R里建立一個原型，然后再到Java或Python里寫模型語法”。 舉一個使用R很有名的例子，在2010年時，PaulButler用R來建立Facebook的世界地圖，證明了這個語言有多豐富多強大的可視化數據能力，雖然他現在比以前更少使用R了。 “R已經逐漸過時了，在龐大的數據集底下它跑的慢又笨重”Butler說。 所以接下來他用什么呢?

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