Обработка больших данных
Обработка больших данных — это процесс анализа и обработки обширных объемов информации, которые традиционные методы не могут эффективно обработать. Используются технологии, такие как распределенные вычисления и специализированные инструменты, для извлечения ценной информации из массивных данных. Эта область важна для аналитики и машинного обучения.
Динамика процента вакансий с навыком Обработка больших данных
Навыки из группы Большие данные:
Анализ данных
Анализ данных — изучение, интерпретация и выявление закономерностей в данных для получения информации и принятия обоснованных решений. Включает обработку, визуализацию и статистический анализ, применяется в науке и бизнесе для выявления трендов и принятия обоснованных решений.
Обработка больших данных
Обработка больших данных — анализ и обработка обширных объемов информации, используя распределенные вычисления и специализированные инструменты для извлечения ценной информации. Она ключева для аналитики и машинного обучения.
Pandas
Pandas — библиотека для Python, предназначенная для обработки и анализа данных, основанная на DataFrame и Series, предоставляя функциональность для работы с табличными данными.
NumPy
NumPy — библиотека для Python, обеспечивающая работу с массивами, матрицами и высокоуровневыми математическими функциями, является основой для научных вычислений в Python.
SciPy
SciPy — открытая библиотека для Python, предназначенная для научных и инженерных вычислений, включая оптимизацию, обработку сигналов и другие функции.
