Tài liệu big data

      18

Hôm nay mình đã giới thiệu cho chúng ta một danh sách rất là thú vui về cơ chế cùng chuyên môn vào Big Data, cũng như toàn bộ những tool nhưng mà Data Scientist với Data Engineer hoàn toàn có thể vẫn bắt buộc nhằm sinh sản platsize với Model.

Bạn đang xem: Tài liệu big data


Nhưng trước tiên, hãy tìm hiểu về Big Data, Machine Learning, Trí tuệ tự tạo với Deep Learning thật sự là gì nhé:

Big Data là gì?

Big Data là một trong những cách thức thu thập một lượng dữ liệu xuất phát từ 1 hoặc nhiều nguồn. Từ đó, cần sử dụng tài liệu để phân tích cùng chỉ dẫn các giải pháp phù hợp tốt nhất đúng với ngữ chình ảnh. Những tập tài liệu bự này hoàn toàn có thể bao hàm những tài liệu có cấu trúc, không tồn tại cấu tạo cùng chào bán kết cấu, từng tập rất có thể được khai quật nhằm tìm hiểu insights của bạn tương tự như người tiêu dùng.


*
*

Nhận diện hình ảnh

Tensorflow là một framework Machine Learning được thực hiện nhằm train những mô hình dùng Neural Networks nhằm thừa nhận ngoại hình hình ảnh.

Neural Networks phân chia input thành nhiều vector nhưng hoàn toàn có thể dùng để làm giải thích, phân cụm cùng phân một số loại.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook chạy code, thực hiện so sánh thống kê lại với trình bày tài liệu trực quan toàn bộ sinh hoạt cùng một chỗ. Nó hỗ trợ 40 ngữ điệu cùng được lấy tên là Jupyter, hệt như giải pháp nhưng mà phần nhiều quyển sổ của Galileo lưu lại những phương diện trăng của Dòng Jupiter.

Kaggle

Nếu ai đang tìm kiếm tìm luật pháp nhằm luyện tập hoặc nên một cỗ tài liệu cho một dự án, thì Kaggle đó là nơi dành cho bạn. Luyện tập với cùng 1 vài bộ data trên chính là bạn đã sở hữu thể tmê mẩn gia những cuộc thi. Cộng đồng bên trên phía trên cực kì gần gũi với chúng ta có thể thực hiện những khí cụ nhưng bạn trường đoản cú lựa chọn.

Kỹ thuật hồi quy tuyến tính

Hồi quy là một trong những giữa những nghệ thuật thống kê lại được thực hiện trong Khoa học dữ liệu nhằm tiên đoán thù một biến đổi tác động đến thay đổi không giống ra sao. Hồi quy tuyến tính có thể sử dụng nhằm phân tích quan hệ thân những hàng xếp sản phẩm trong ăn uống cùng sự tán đồng của bạn, xuất xắc thân ánh nắng mặt trời với giá thành kem.

Nếu bạn suy nghĩ gồm một quan hệ nào đó thân 2 đồ vật như thế nào đó, chúng ta cũng có thể dùng hồi quy để chứng tỏ nó.

MapReduce

MapReduce là 1 phần tính toán thù của hệ sinh thái xanh Hadoop. khi bọn họ lưu trữ data tất cả áp dụng HDFS, bạn có thể sử dụng MapReduce nhằm cách xử trí sau đó. MapReduce xử lý data trong số kăn năn logic, kế tiếp xử trí bọn chúng song tuy vậy trước lúc tổng đúng theo các khối hận trở lại.

Natural Language Processing (NLP)

NLP như thể cánh tay đề nghị của AI, tất cả tương quan tới việc có tác dụng nỗ lực làm sao máy tính rất có thể gọi được chân thành và ý nghĩa của ngôn từ con người nói. Nếu chúng ta đã từng có lần dùng Suri, Cortamãng cầu tốt Grammarly, chúng ta sẽ chạm chán NLP rồi đấy.

Overfitting

Cả overfitting lẫn underfitting các dẫn tới sự việc tiên đoán thù kỉm.

Overfitting – xảy ra khi một mã sản phẩm vượt tinh vi hoặc thừa nhiễu. Model ghi lưu giữ với khái quát hoá toàn bộ dữ liệu sẽ train cùng cấp thiết làm cho khớp giữa những tệp dữ liệu với nhau được.

Underfitting – xẩy ra lúc 1 model vượt dễ dàng và không tồn tại đầy đủ thông số kỹ thuật nhằm thâu tóm xu hướng.

Pattern Recognition (Nhận dạng Pattern)

Nhận dạng Pattern được dùng để làm vạc hiện tại sự tương đồng hoặc bất thường trong các tập dữ liệu. Ứng dụng thực tế của nó là vào dấn diện vết vân tay, so với hoạt động động đất cùng dấn diện các giọng nói.

Định lượng cùng định tính

Nếu chúng ta từng là kỹ sư với bước vào nghành nghề Khoa học tài liệu, rất có thể bạn sẽ đề xuất bình chọn lại số liệu thống kế của mình đấy. Tìm gọi thêm về các kĩ năng quan trọng để chuyển vai vào cuộc phỏng vấn lôi cuốn này cùng với Julia Silge của Stack Overflow.

Xem thêm: Tuyển Thợ Nhận Thêu Tranh Chữ Thập Tại Nhà Tphcm, Nhận Thợ Thêu Tranh Chữ Thập Tại Nhà

Real Time

Apache Kafka là 1 trong hệ thống chính/prúc có thể chấp nhận được stream data từ bỏ log, hoạt động website và khối hệ thống giám sát.

Kafka được vận dụng để:

Tạo những mặt đường stream data real-time an toàn và tin cậy thân những hệ thống với vận dụng.Tạo các áp dụng stream real-time để chuyển đổi hoặc bội phản ứng lại các cái data.

Spark

Apabít Spark, như thể MapReduce, là 1 trong giải pháp để cách xử trí data.

Spark – có thể xử lý bộ nhớ lưu trữ trong nkhô nóng hơn những. Sẽ có ích giả dụ data rất cần được xử lý lặp đi lặp lại với trong thời hạn thực.

MapReduce – Phải phát âm cùng ghi vào tô tuy nhiên có thể hạot động cùng với những tập dữ liệu lớn hơn nhiều đối với Spark.

Testing

AI có những áp dụng thực tiễn vào Marketing cùng với những khuyến cáo sản phẩm real-time, vào Sales cùng với khối hệ thống VR giúp bạn mua sắm và chọn lựa chỉ dẫn đưa ra quyết định cùng cung cấp quý khách cùng với NLP..

Và một ứng dụng new phổ biến không giống của AI chính là kiểm thử ứng dụng. AI có thể được dùng để làm xếp ưu tiên vật dụng tự demo, tự động hóa hoá với tối ưu hoá những ngôi trường vừa lòng cùng góp QA bớt tẻ nphân tử hơn.

Tìm hiểu thêm Kiểm test ứng dụng là gì

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu bao gồm kết cấu hoàn toàn có thể được tàng trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ giới tính là những cột, mặt hàng và bảng.

Khi biến dữ liệu phi cấu trúc gồm hình hình họa, đoạn Clip, text, việc tàng trữ sẽ thay đổi. Data Lakes rất có thể giúp cho bạn lưu trữ cả hai các loại nhưng chỉ cách không nhiều ngân sách.

Data được tàng trữ tại chỗ này được lôi ra với phát âm lúc bao gồm yêu cầu và cũng tổ chức dựa vào yêu cầu, điều đó khiến cho nó thịnh hành với khá nhiều Data Scientist, những người dân thà giữ rất nhiều điều kỳ quặc nỗ lực bởi có tác dụng sạch mát cùng tổng phù hợp lại.

Kân hận lượng với vận tốc

Năm 2001 Big Data được khái niệm bởi vì 3 chữ V:

Volume (Kăn năn lượng)Velođô thị (Vận tốc)Variety (Sự nhiều dạng)

Cho cho ngày này thì bao gồm thêm 1 vài ba chữ V nữa là:

Value (Giá trị)Verathành phố (Độ chính xác)Variability (Sự nắm đổi)Visualisation (Hình dung)

Đã có tranh biện về Việc liệu phần lớn sản phẩm công nghệ này còn có tương quan hay thực thụ mô tả Big Data không. Nhưng nếu khách hàng đã phân tích về ngành này thì chắc hẳn rằng bọn chúng sẽ xuất hiện thôi.

Web Scraping

Các ngôi trường phù hợp nên quét website trong các dự án Big Data là:

Kéo data từ các trang social truyền thông hoặc diễn bầy để đối chiếu cảm tínhLấy giá chỉ cùng thành phầm nhằm so sánhPhân tích ngôn từ site để xếp thứ hạng cùng đối chiếu nội dung

Để ban đầu áp dụng Pyeo hẹp, thiết lập Scrapy để trích xuất dữ liệu tất cả kết cấu trường đoản cú các website.

XML

Định dạng XML với JSON phổ biến vào Big Data vị giúp lưu trữ với chuyển vận dữ liệu. Để áp dụng cùng với Python, hãy khám phá bên trên ElementTree để so sánh XML với json để phân tích JSON

NumPy

NumPy được áp dụng trong Pynhỏ nhằm tích phù hợp với CSDL, triển khai các tính toán công nghệ cùng làm việc với các mảng.

Xem thêm: Hướng Dẫn Chèn Icon Facebook Mới Và Đẹp Nhất, 1001 Icon Facebook Mới Nhất Full

ZooKeeper

Apabít ZooKeeper luôn giữ cho các cluster chạy cùng available. Nó duy trì mạng bằng cách gửi tin nhắn nhắn qua lại và đảm bảo:

Tính đồng hóa tuần trường đoản cú. Cập nhật tự người sử dụng sẽ tiến hành vận dụng theo sản phẩm công nghệ trường đoản cú cơ mà bọn chúng được gửi.Tính ngulặng tố. Cập nhật thành công hoặc không thắng cuộc. Không có tác dụng 1 phần.Hiển thị hình hình họa khối hệ thống đối kháng. Một người tiêu dùng đã thấy và một chế độ coi bất kể máy chủ làm sao nhưng mà nó liên kết.Tính tin tưởng. lúc phiên bản update sẽ ngừng, nó sẽ mãi mãi cho đến Lúc khách hàng ghi đè lên lại.Tính đúng lúc. Quan điểm của khách hàng về khối hệ thống được bảo đảm an toàn update trong một thời hạn khăng khăng.

Có thể chúng ta quan tiền tâm:

dịch vụ entity