本科大数据专业能找到大数据开发的工作么
本科大数据专业能不能找到大数据开发的工作取决于你在校期间大数据学科学习的怎么样~目前大二就还有时间去学习，趁着空余时间找个完整的学习路线去学习，争取能够在校招的时候就找到心仪的工作：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。：学习Linux、Had
使用 Amazon EMR 构建您的数据分析平台
Amazon EMR是云上的数据分析平台，通过 Amazon EMR 的图形化或命令行接口，用户可以快速搭建和部署基于 Amazon EC2 实例的数据分析系统，并能动态扩展集群。Amazon EMR 也可以读写其他 AWS 数据存储服务，例如 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB
HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解
工欲善其事必先利其器，首先要了解HiveSQL的编译语法的流程，还是需要懂得HiveSQL的执行流程以及编译规则。Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql我们现在主要研究SQL Parser语法解析这块内容。语法解析可以说是研究一门编程语言的基础了，我们编程语言本身就是告诉计算机要帮助
PySpark数据分析基础：PySpark Pandas创建、转换、查询、转置、排序操作详解
时至如今Pandas仍然是十分火热的基于Python的数据分析工具，与numpy、matplotlib称为数据分析三大巨头，是学习Python数据分析的必经之路。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。因此我们做分布
斯皮尔曼相关(spearman)相关性分析一文详解+python实例代码
经常用希腊字母ρ表示。它是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，相关系
R实战 | Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制
R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈...
数据分析：SQL和Python
with as 也叫做子查询部分，类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句查询结果，必须和其他的查询语句一起使用，且中间不能有分号，目前在oracle、sql server、hive等均支持 with as 用法，但 mysql并不支持！
Fio工具详解【强大的IO性能压测工具】
常用参数[time] 告诉fio在指定的时间段后终止处理。很难确定指定作业将运行多长时间，因此此参数可以方便的将总运行时间限制为给定时间。当省略单位时间，该数值以秒为单位进行解释。 如果设置，即使文件被完全读取或写入，fio也将在指定的运行期间运行。它会在runtime准许时间内多次循环相同的工
100天精通Python（数据分析篇）——第53天：初始pandas模块基础
一、初始pandas 1. 什么是pandas？ 2. 为什么要学习pandas？ 3. pandas的优势 4. 下载安装pandas二、Pandas的数据类型 1. Series 2. DataFrame
python绘制热度图(heatmap)
对matplotlib的热度图绘制一些学习
基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏
本次项目是使用Echarts构建大数据招聘岗位信息可视化大屏，使用到的技术为前端三剑客（html、css、javascript）。
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历
python 导入txt文件并删除换行符并提取部分内容———MIMIC-IV/MIMIC-CXR文本报告预处理
首先看我们的txt数据：我想要将这篇报告中的findings提取成为一行字符串。像这样如果我们使用panda.read_table读取，将会变成这样的dataframe类型：下面放上我的代码，非常简单f = open(r"E:\MIMIC-IV\MIMIC-CXR\MIMIC-cxr-report\
Jupyter Lab 的 10 个有用技巧
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能，并升级增加了很多功能。
数据分析案例-大数据相关招聘岗位可视化分析
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。
【通信原理】揭开傅里叶级数与傅里叶变换的神秘面纱
傅里叶变换和傅里叶级数是有史以来最伟大的数学发现之一。它们可以帮助我们将函数分解成其基本成分。它们揭示了任何数学函数的基本模块，但是傅里叶分析的公式对于连高数中sin2x的积分都不熟悉的工科白菜来说简直就是连多看它一样的勇气都没有，我想这就是为什么复杂的傅里叶分析成为大学中通信专业的疑难杂症的主要原
Java高手速成 | 数据库实训：图书馆管理系统建模
图书馆管理系统是常见的管理信息系统，考虑到系统的推广性，本系统采用SQL SERVER2000作为数据库。并且采用PowerDesigner进行数据建模，从而自动生成sql脚本。
未来的分析型数据库是什么样的？
十年对于数据库意味着什么？
【毕业设计】 大数据二手房数据爬取与分析可视化 -python 数据分析 可视化
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 基于大数据招聘岗位数据分析与可视化系统
机器学习实战——疫情数据分析与预测
机器学习如何做到疫情可视化——疫情数据分析与预测实战本文将带领大家爬取11个国家以及中国31个省（自治区、直辖市）在2022.0101-2022.06.19的新冠疫情数据。并且采用机器学习模型对2022.6.20-2022.6.30每一天的全国确诊人数、死亡人数、治愈人数进行预测，**做出疫情可视化
