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云原生数据网关：Kubernetes 时代面临的挑战与对策

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 本文要点： 应用架构的演化已经将前端和后端进行了分离，而且进一步将后端分解成了独立的微服务。 现代的分布式架构带来了对 API 网关的需求，并且帮助普及了
云栖号资讯小哥 4年前 1184

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60%到80%。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。 数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程
知与谁同 7年前 1527

时间序列数据和MongoDB：第 三部分 - 查询，分析和呈现时间序列数据

作者：Robert Walters 译者：刘东华 (Martin Liu) 在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中
技术小能手 6年前 3001

资源总结——七步学习数据挖掘与数据科学

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/68449 想知道如何学习数据挖掘和数据科学吗？本文概述了七个步骤，指出的资源能让你成为一名数据科学家。 作者为Gregory Piatetsky，是一名数据挖掘与数据科学方面的专家。 以
uncle_ll 7年前 1919

资源总结——七步学习数据挖掘与数据科学

想知道如何学习数据挖掘和数据科学吗？本文概述了七个步骤，指出的资源能让你成为一名数据科学家。 作者为Gregory Piatetsky，是一名数据挖掘与数据科学方面的专家。 以下为7个步骤用于学习数据挖掘和数据科学。虽然有编号顺序，你也可以并行或以不同的顺序学
【方向】 8年前 7106

没有可视化，就没有大数据

《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系
小旋风柴进 7年前 1240

【翻译】Awesome R资源大全中文版来了，全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么？

阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化
老朱第八 7年前 2050

数据科学家必备工具有哪些?

当数据科学家需要使用某些软件时，其中一部分我们已经在之前的章节中做过介绍，这些软件涵盖了数据科学家所需要的基础专业内容。实际的工作范畴可能会超越求职时候的工作描述，这也是IT工作的常态之一。这在某种程度上是好的，因为它提供了学习新技能的机会，而这也是数据科学
知与谁同 7年前 1629

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