
當前位置:網站首頁 >新聞資訊
勒索病毒引出重大話題:公有云比私有云更安全?
發布時間:2017-05-27 13:44:57來源: 北京鼎軒科技有限責任公司
數據工程師往往把重點放在軟件工程、數據庫設計、生產環境代碼上,并確保數據在來源(在那里它被收集)和目的地之間平穩地流動(在目的 地那里通過統計摘要提取和處理,或通過數據科學算法產生結果,并最終轉移到源或其他地方) 。數據科學家卻需要了解數據的流動和如何優化( 尤其是使用Hadoop時) 。實際上不是優化數據流本身,而是數據處理的步驟,從數據中提取出價值 。數據科學家與工程師和商業人員一起工作 定義指標、設計數據收集方案,并確保數據科學流程與企業數據系統(存儲、數據流)有效地集成。對于在小公司工作的數據科學家,尤其如此, 這也是數據科學家應該能編寫可被工程師重復使用的代碼的原因。
發現:識別良好的數據源和指標。有時(與數據工程師和業務分析師一起工作),對應該創建的數據提出需求。
獲?。韩@取數據,有時通過API、網絡爬蟲、互聯網下載或數據庫,有時是從內存數據庫獲取數據。
提煉:從數據中提取信息,做出決策,增加投資回報率,并采取行動(比如,在自動投標系統中,確定最佳的投標價格)。它包括以下內容。
— 通過創建數據字典和進行探索性分析,對數據進行探索。
— 清洗數據雜質。
— 通過數據匯總進一步提煉數據,有時是通過多層匯總或分層匯總來實現的。