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张小明 2026/1/2 21:18:32
国家重点项目建设网站,wordpress标题收起,济宁优化网络公司,自己公司怎么做网站数据科学中的命令行:高效生产力的秘诀(上) 在当今的数据科学领域,数据科学家们拥有众多令人兴奋的技术和编程语言可供选择,如 Python、R、Hadoop、Julia、Pig、Hive 和 Spark 等。然而,有一项有着 40 多年历史的技术——命令行,却常常被忽视。那么,命令行为何能在年轻…数据科学中的命令行:高效生产力的秘诀(上)在当今的数据科学领域,数据科学家们拥有众多令人兴奋的技术和编程语言可供选择,如 Python、R、Hadoop、Julia、Pig、Hive 和 Spark 等。然而,有一项有着 40 多年历史的技术——命令行,却常常被忽视。那么,命令行为何能在年轻的数据科学领域发挥作用?它又能为数据科学带来哪些独特的优势呢?数据科学的定义数据科学可以用 OSEMN 来概括,即:-Obtaining Data(获取数据):从各种来源收集数据,如本地文件、数据库、互联网等。-Scrubbing Data(清洗数据):对获取的数据进行清理和预处理,去除噪声、缺失值等。-Exploring Data(探索数据):通过统计分析和可视化等手段,深入了解数据的特征和规律。-Modeling Data(建模数据):选择合适的模型对数据进行建模,以解决具体的问题。-Interpreting Data(解释数据):对模型的结果进行解释和评估,为决策提供依据。下面是一个简单的 mermaid 流程图,展示了数据科学的 OSEMN 流程:graph LR A[获取数据] -- B[清洗数据] B -- C[探索数据] C -- D[建模数据] D -- E
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