CSDN 这次数据泄漏，同时也给了我们一些有趣的分析数据。 我们可以轻松地统计挨踢人士的邮箱使用情况，以及通常的密码长度等信息： 大家通常最关心密码 来看看大家最经常使用的密码是什么吧

译者：黄经业 Spark中迭代式机器学习算法的数据流可以通过图2.3来进行理解。将它和图2.1中Hadoop MR的迭代式机器学习的数据流比较一下。你会发现在Hadoop MR 中每次迭代都会

Python的数据科学（数据分析&机器学习）工具和扩展库，包括文本预处理、Pandas工具、文件IO工具、Scikit-learn工具、数学工具、Matplotlib工具等 项目主页： http://www

Scraping 在大数据时代，一切都要用数据来说话，大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤 数据的采集和获取 数据的清洗，抽取，变形和装载 数据的分析，探索和预测 数据的展现 其中

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。 “导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下

了用于大数据分析的分布式数据库FiloDB，对其主要特点和所包含模块进行了分析。 在当今的大数据时代，越来越多的企业需要对结构化的数据进行分析和查询，需要对流数据进行快速处理和更新。以视频分析为例，

问答 数据科学是什么？ 7 我怎样才能成为一个数据科学家？ 4 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？ 1 相关课程 计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数

sciences and subjects. Learn: 10 Ways to Learn Java in just a Couple of Weeks In reality, platforms

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：

使用Spark SQL分析数据 去年网上曾放出个2000W的开房记录的数据库， 不知真假。 最近在学习Spark， 所以特意从网上找来数据测试一下， 这是一个绝佳的大数据素材。 如果数据涉及到个人隐私，请尽快删除，

大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。N

jazz sdk 是一些 Delphi (Object Pascal) 的工具包，主要提供以下几个组件： VTF - Value Type Framework 值类型框架 OPF - Object Persistent

Kwalify 是一个用来处理 YAML 和 JSON 数据的解析、验证和数据绑定的 Ruby 开发包。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1324204609468

SuperObject 是开源的 Delphi 的 JSON 工具包，可生成 JSON 数据以及进行 JSON 解析。 项目主页： http://www.open-open.com/lib

MochiWeb是一个用来构建Web应用的轻便，高效的HTTP应用框架的Erlang库。

ConciseKit 是一组 Objective-C 的附加组件和宏，用于简化编码工作。

JustKit 是一个简单易于使用的 Linux C 的工具包, 主要包括以下工具: 1) HashTable 2) ThreadPool 3) AIO 4) AVL Tree 5) Timer 6)