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發布時間:2017-07-26 21:41  
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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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