大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习手册 亚马逊的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习手册 亚马逊的解答，让我们一起看看吧。
python用途介绍？
Python的应用非常广泛，是一种易于学习、代码优雅且可读性强的编程语言。它可以用于各种任务，如数据分析、机器学习、Web开发、自动化、爬虫、网络编程以及科学计算等等。
它被许多大型企业、如Google、Facebook、Amazon、Netflix、Spotify、Airbnb等使用，并且是科学领域中常用的计算工具。
Python也具有大量的第三方库和工具，例如NumPy、Pandas、Tensorflow等，这些工具可以支持高度专业化的项目和领域。因此，Python已成为现代编程中不可或缺的一部分。
github是干什么的？
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持Git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。
GitHub于2008年4月10日正式上线，除了git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。目前，其注册用户已经超过350万，托管版本数量也是非常之多，其中不乏知名开源项目 Ruby on Rails、jQuery、python 等。
GitHub是一个开源的托管服务，有点像代码的云。它以各种不同的编程语言托管您的源代码项目，并跟踪每次迭代所做的各种更改。
该服务可以通过使用git（一种在命令行界面中运行的修订控制系统）来完成此操作。
GitHub是一个代码托管平台，它可以帮助开发者存储、管理和共享代码，以及与其他开发者协作开发软件。
它还提供了一些开发工具，如版本控制、代码审查和跟踪等，可以帮助开发者更好地管理和开发软件。
想学习机器学习理论，有什么书值得推荐？
理论方面看：
1、入门级： 李航的《统计学习方法》，通俗易懂。周志华的西瓜书，提纲挈领，对机器学习有个整体的认识，具体算法的讲解并不深入。
2、进阶级： 《elements of statistical learning》，对数学要求较高，需要恶补线性代数方面的知识。
实战方面：
1.《机器学习实战》
2. tensorflow和sklearn的资料和开源项目
2、Andrew NG的***
3、台湾大学陈轩田的*** 这些在B站都有
- 《机器学习》
周志华
如果只看理论的话，推荐这本经典的西瓜书，里面对每个算法原理的讲解非常的清晰，完整，而且容易理解。
如果能把这一本书学会，那么面试考的基本模型算法就都不成问题。
Sebastian Raschka
几乎每一章都有一个机器学习项目完整的scikit-learn代码：
对预处理，降维，超参数调优，模型评估等实际项目中很重要的步骤的讲解也很深入，都是一边讲原理，一边有实战代码。
还有情感，预测房价，[_a***_]识别等几个项目。
在应用模型的同时，会讲解模型的具体原理，数学公式。
2019年，Hadoop还是数据处理的可选方案吗？
2019年，对于大的互联网公司来说，已经渐渐开始不用Hadoop的MapReduce计算框架，不过对于一些小公司，还是会使用Hadoop作为数据处理的一种方案。
Hadoop自2006年开源以来，最初来源谷歌的两篇文章，GFS和MapReduce。到现在还有很多互联网公司进行使用。不过由于大的互联网公司强大的自己研发实力，已经慢慢开始弃用Hadoop，转而开始通过自研来解决公司的大数据计算场景。
Hadoop整体包含三个模块：MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，在对大数据文件进行数据处理的，会先对文件进行分片，每一个都是一个人Map任务，所以一个大文件，会有多个Map任务同时处理，每个Map任务只处理部分数据：
虽然Hadoop MapReduce计算框架分布式并行的处理数据，但是有一个问题就是，在进行数据Shuffle的时候，数据会临时存储在磁盘上，由于磁盘IO方面比较慢，有时候一个MapReduce任务可能运行好几个小时。Shuffle的含义就是数据从Map任务段到Reduce任务段的过程。
大型互联网公司，由于数据量非常巨大，同时业务场景有非常复杂，不可能接受一个任务跑几个小时的。所以一些互联网公司开始使用Spark计算框架来代替Hadoop MapReduce，比如头条。阿里的话，开始通过自研来解决这个问题，比如自研了MaxCompute框架、伏羲分布式调度、***分布式文件存储等。
小型互联网公司有两个特点，一个是公司业务场景没有那么复杂，另一个是数据体量不大。所以在技术选型时，不过要求特别复杂，只要能够满足业务场景即可。所以很多小公司在大数据技术选型时，都会使用Hadoop来作为大数据计算框架。
使用Hadoop作为数据处理方案，还有一个好处就是，便于统一管理和运维，小公司人员比较少，一般都是一个人负责集群的搭建、运维、维护等。Hadoop包含了计算、存储、***管理，对于小公司来说，也已经够使用了。
到此，以上就是小编对于python学习手册 亚马逊的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习手册 亚马逊的4点解答对大家有用。
