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数据科学工具包(万余字介绍几百种工具,经典收藏版!)

翻译:秦陇纪等人 摘自:数据简化DataSimp 本文简介:数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址。为数据科学教育和知识分享,提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上,包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中,数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程,最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的

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大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析 + Spark GraphX 概述、解析 + 计算模式 + Pregel API + 图算法参考代码 + PageRank

Spark GraphX 是一个分布式图处理框架,它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图,都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链,例如 Twitter、Facebook、微博和微信等,数据中出现网状结构关系都需要图计算。   GraphX 是一个新的 Spark API,它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph): 顶点和边均有属性的有向多重图,来扩展Spark RDD。为了支持图计算,GraphX 开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的 Pregel API。另外,GraphX 也包含了一个快速增长的图算法和图 builders 的集合,用以简化图分析任务。   从社交网络到语言建模,不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图,这些系统可以高效地执行复杂的图形算法,比一般的分布式数据计算(data-parallel,如 spark、MapReduce)快很多。

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