程序员如何快速转行大数据

数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业,但遗憾的是大多数企业里都缺少数据科学家人才。根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。想必,这也是大数据培训行业这么火的原因了!


  对于程序员来说,如何才能快速转行赶上大数据这辆高铁呢?
  加米谷大数据为大家整理了Ofer Mendelevitch自己的观点。
  Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家,以下是他对不同人群给出的具体建议:
Java程序员
  作为Java开发者,你对软件工程的规则已经了然于心,第一步需要了解机器学习的各种算法:现在有哪些算法,都能解决哪些问题以及如何实现。另外还需要学习使用R和Matlab等建模工具,此外WEKA、Vowpal Wabbit和OpenNLP等库也为大多数常见算法提供了经过验证的实现方法。
  如果你还不太熟悉Hadoop,也可以选择加米谷大数据带你入行!
Python程序员
  如果你是Python程序员,对软件开发和脚本编写一定很熟悉,也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。
  Python对数据科学应用的支持很好,尤其是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn, IPython等用于探索性分析的库,在处理大型数据集方面,多学些Hadoop及其与Python的流式集成。
统计学从业者
  如果你有统计学或者机器学习的背景,对于R、Matlab和SAS等工具一定非常熟悉,对于很多机器学习算法都有很成熟的实现方法。但是,这些工具通常被用于做数据勘探和模型开发,很少单独用来开发产品级的数据产品。显然,熟悉一门现代编程语言,例如Java是你的首要任务。
业务分析师
  如果你的背景是SQL,那么说明你已经跟数据打交道很多年了,你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。Hive能让你以你熟悉的SQL语言访问Hadoop上的大数据集,因此是你步入大数据殿堂的首选。
  总结
  通向大数据之路不可能一帆风顺,你必须学习很多新规则和最少一门编程语言,更重要的是还要积累实战经验(加米谷大数据培训机构所有项目均来自真实企业的真实项目)。这些都需要时间、精力以及金钱投入,但最终你会发现一切都物超所值。

转载于:https://blog.51cto.com/1086869/2115221

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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