注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 大数据--SQL and pySpark

  2. 大数据--SQL and pySpark 对比分析

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-08-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_34777600

  1. AI 领域完整的速查表

  2. 工欲善其事，必先利其器。在机器学习、深度学习研究中，优秀的参考资料和手册往往能够助我们事半功倍！今天给大家推荐cheatsheets-ai，涉及 AI 领域完整的速查表。该项目涉及到大数据分析、机器学习和深度学习等领域，包括数据科学相关库Numpy、Pandas、PySpark 等，机器学习相关库 Scikit-learn 等，以及深度学习相关库 TensorFlow 等，非常适合作为我们的常用工具，方便快捷。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：qq_22976675

  1. 3 大数据实战：招聘网站职位分析.docx

  2. 通过采集招聘网站大数据职位信息、利用数据清洗、数据分析、结巴分词、数据挖掘完成整体项目的开发工作。任务包含爬取招聘网站大数据职位信息、使用BeautifulSoup清洗职位信息网页、使用PySpark对智联数据进行分析、对招聘职位信息进行探索分析、使用结巴分词对岗位描述进行分词并将关键词统计、利用Echarts将职位分析结果进行可视化、建立职位模型对应聘人员进行相似度的计算

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：kfjztb

  1. 基于Python Spark的大数据分析课程.rar

  2. 给大家分享一套视频教程，名字叫：基于Python Spark的大数据分析课程，很棒的一套pyspark课程，讲师技术水平一流，课程通俗易懂，附源码和课堂笔记

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2020-06-08
    • 文件大小：298byte
    • 提供者：atipa

  1. Big-Data-Analysis-of-NYC-Trip-data-2021:OSU的CS512数据科学工具和编程（大数据）的最终项目-源码

  2. 纽约市旅行数据2021年的大数据分析 OSU的CS512数据科学工具和编程（大数据）的最终项目 纽约市TLC行程记录的大数据分析（黄色，绿色出租车，越野车，HFHV）数据 林珊 描述：我们使用Google Cloud Platform（GCP）服务（例如Compute Engine，BigQuery，Cloud Dataproc）和PySpark / Apache Spark探索和分析纽约市出租车和豪华轿车委员会在2019-2020年间的旅行记录（约35.26 GB）。 说明文件： 包含完整报

  3. 所属分类：其它

  1. lab-3-copy-源码

  2. DSGA1004-大数据 实验3：Spark和列导向的存储： 布莱恩·麦克菲教授（bm106） 亚历克·汉（Alh Hon）（ABH466） 阿努莎·帕蒂尔（arp624） 发放日期：2021-03-11 提交截止日期：2021-03-26 23：55ET 内容： 第1部分。果皮上的火花 在此作业中，我们将使用Spark分析Peel Cluster上的数据。 要在Peel集群上运行Spark作业，请首先在git repo中运行以下命令： source shell_setup.sh

  3. 所属分类：其它

  1. Big_Data_Project-源码

  2. 大数据项目 使用的工具 - Pyspark，SQL 过程 - 数据预处理- 数据集包含FIFA 2019足球运动员的详细信息。预处理包含以下步骤。 删除数据集中不必要的列，符号。 将值属性转换为浮点值 使用nib-max归一化进行特征缩放 删除包含空值的行 数据分析和数据可视化- 寻找总体球员评级，年龄和球员潜力与每个球员的市场价值之间的相关性。 查找具有最大相关性的两列。 观察到的最大相关性是针对总体玩家评级和每个玩家的市场价值。 绘制总体玩家评分和每个玩家的市场价值以及所需的

  3. 所属分类：其它

  1. PySpark-源码

  2. PySpark 有关PySpark / Spark的一些信息： PySpark是适用于Spark的Python API Spark不是一种编程语言 PySpark允许您编写在分布式集群上并行执行的基于python的数据处理应用程序 Apache Spark是一个分析处理引擎，用于大规模，强大的分布式数据处理以及amchine学习应用程序 Hadoop和Mapreduce的发明是为了解决大数据存储和处理问题 Hadoop是一组旨在在分布式计算机集群上运行的软件库，Mapreduce是数据处理引

  3. 所属分类：其它

  1. Amazon_Vine_Analysis-源码

  2. 家具产品-亚马逊藤分析 项目概况 由于您与Jennifer在SellBy项目上的合作是如此成功，因此您要承担另一个更大的项目的任务：分析由Amazon Vine付费计划成员撰写的Amazon评论。 Amazon Vine程序是一项服务，允许制造商和发布者接收对其产品的评论。 诸如SellBy之类的公司向Amazon支付少量费用，并向Amazon Vine成员提供产品，然后这些成员必须发布评论。 在此项目中，您将可以访问大约50个数据集。 每个评论都包含对特定产品的评论，从服装到无线产品。 您需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42139429

  1. Big-Data-Analytics-源码

  2. 该项目是根据大数据分析模块的课程要求创建的，并使用Vitaliy Malcev在Kaggle网站上上传的traveller_attraction数据集。 所有分析和机器学习技术都在使用pySpark的python Notebook中实现，并已在基于云的环境中部署在Databricks中。 表示嵌入式注释，＃可忽略。Discalimer：对文件或数据集的任何直接改编将被赋予直接的零标记。 联系人：Nikhil Ravindra Patade

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 机器学习实践：如何将Spark与Python结合

  2. 本文来自搜狐，本文主要通过介绍了ApacheSpark的一些特性，如何将Spark与Python结合。在国外，ApacheSpark开发人员的平均年薪为110,000美元。毫无疑问，Spark在这个行业中被广泛使用。由于其丰富的库集，Python也被大多数数据科学家和分析专家使用。二者集成也并没有那么困难，Spark用Scala语言开发，这种语言与Java非常相似。它将程序代码编译为用于Spark大数据处理的JVM字节码。为了集成Spark和Python，ApacheSpark社区发布了PySp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38752830

  1. Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

  2. 【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、ModelPipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，ApacheSpark可以再不采样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：438kb
    • 提供者：weixin_38551938

  1. BigDataAnalyticsAssignments：大数据分析的分配解决方案（METCS777）-源码

  2. BigDataAnalyticsAssignments 该存储库包含我的大数据分析（METCS777）分配解决方案。 该代码使用Pyspark和Python编写，并在本地的小型数据集以及Google Console和AWS的大型数据集中进行了测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42097533

  1. Govind-Patwal.github.io：我的GitHub Pages网站-源码

  2. 嗨，我是Govind Patwal 关于我 我是Python程序员和数据爱好者，拥有计算机应用程序学士学位，并且具有Python，SQL，AWS，Tableau，机器学习和深度学习的技能。 多伦多大学的数据分析和可视化证书（A +级）。 我最近使用从Booking.com抓取的数据完成了一个小组项目-该项目使用Python进行ETL，机器学习，PySpark和Deep Learning进行NLP，PostgreSQL和AWS进行数据库以及Tableau进行数据可视化。 我擅长解决复杂的问题。

  3. 所属分类：其它

  1. 数据科学-源码

  2. 数据科学 数据科学之路 程式设计 • • •Excel •可以轻松使用终端，Git中的版本控制以及使用GitHub • • • ： 访问数据库，CSV和JSON数据 使用熊猫进行数据清理和转换 可视化 仪表板 机器学习： 特征工程 回归算法 分类算法 决策树学习 支持向量机 无监督学习 降维 推荐系统 文字分析 基于内容的协作过滤 评估推荐系统。 DCG，nDCG 合奏方法 引导，装袋和提升 AdaBoost 随机森林 大数据工程基础 Hadoop和MapReduce编程 NoSQL数据

  3. 所属分类：其它

  1. Python的Spark：Python的Spark基础（使用PySpark），代码示例-源码

  2. 用Python火花 Apache Spark 是技术领域中最热门的新趋势之一。 它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。 它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为 ），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和 。 Spark在上实现，并且主要用 （一种类似于Java的功能性编程语言）编写。 实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。 但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他

  3. 所属分类：其它

  1. Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

  2. 【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用Spark MachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：428kb
    • 提供者：weixin_38704870

  1. MBD:与2020年10月大数据与分析硕士课程相关的文件-源码

  2. MBD 与2020年10月大数据与分析硕士课程相关的文件： 编码语言： Python [R SQL PySpark 蜂巢

  3. 所属分类：其它

  1. Terry_Resume-源码

  2. 刘Fan 电子邮件： 领英（LinkedIn）： : 教育 数据科学与分析硕士2020.09-2021.12（预计） 香港红Ho香港理工大学 金融数学学士2012.05-2016.06 Wilfird Laurier University滑铁卢，安大略省，加拿大 资质认证 •超过3年的Python，SQL，VBA数据清理，分析和定量建模方面的专业经验•熟悉概率，统计，假设检验和A / B检验•机器学习算法方面的专业知识：线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，SVM，朴素贝叶斯，kNN，K

  3. 所属分类：其它