🔥 NT330 特價中
課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
「python kafka」的推薦目錄:
- 關於python kafka 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
- 關於python kafka 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
- 關於python kafka 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
- 關於python kafka 在 kafka-python: I am unable to run the example producer code 的評價
- 關於python kafka 在 Kafka with Python - YouTube 的評價
- 關於python kafka 在 kafka python 客户端使用 的評價
- 關於python kafka 在 kafka.ipynb - Colaboratory 的評價
python kafka 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
เพื่อนๆ เคยปวดหัวกับ Request เยอะๆ จนทำให้ระบบล่มกันมั้ย? หากเคยเป็นแบบนี้แอดขอแนะนำให้รู้จัก Kafka 👏
.
📚 Kafka เป็น Distributed message queue สร้างขึ้นโดย LinkedIn เป็น Open Source ซึ่งเป็น ลองนึกภาพตามง่ายๆ หากระบบของเรามีผู้เข้าใช้งาน 1,000,000 คนภายในไม่กี่นาทีมันก็จะทำให้เกิดปัญหาตามมามากมาย ไม่ว่าจะเป็น Data lost บ้าง ระบบล่มบ้าง ทำให้แตกกันไปข้างนึงเลยจ้ะพี่จ๋า555
.
✨ Kafka ก็จะมาช่วยแก้ปัญหาตรงนี้ ด้วยการจัดการ queue ให้เข้ามาทีละ request และเมื่อพร้อมก็ค่อยเรียกใช้งานแบบ asynchronous การใช้งานจริงๆ มันจะทำเรื่องนี้ได้ไวมากๆ เลยนะ ทีนี้จะกี่ request ก็ไม่มีดราม่า...เพราะเรามี Kafka นั่นเอง!!
.
📍 การทำงานของ Kafka มีดังนี้
.
✏️1) Producer - จะทำการส่ง Message ไปหา Kafka Server ในรูปแบบของ Array โดยทีละ record
.
✏️2) Consumer - จะทำการรับ Message จาก Kafka Server ที่ Producer ส่งมาและนำไปประมวลผลต่อ
.
✏️3) Kafka Server หรือ Broker เป็นตัวกลางในการ Exchange message โดยจะมี Zookeeper เป็นผู้ควบคุม
.
✏️4) Cluster เป็นกลุ่มของคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกัน หรือ Multiple Broker ในเมื่อ Producer มีหลายอัน ก็ต้องมีหลายๆ Broker ด้วยนะ เวลารับ-ส่ง Message จะได้ไม่ติดขัด
.
✏️5) Topic เป็นที่เก็บชื่อ หรือ Key ทำให้ Kafka Server รู้ว่า Message ด้านในคืออะไร
.
✏️6) Partitions เนื่องจากเวลารับส่งข้อมูล อาจจะมีข้อมูลที่ใหญ่มาก Partitions ก็จะทำการแบ่งข้อมูลเป็นส่วนๆ เพื่อให้ Server รับไหว
.
✏️7) Offset เป็น Sequence id ของ Partitions เมื่อรับ-ส่งข้อมูลจะได้รู้ว่าข้อมูลไหนมาถึงก่อน
.
✏️8) Consumer Groups ก็คือกลุ่มของ Consumer นั่นแหละซึ่งจะช่วยกันทำงานรับข้อมูลจากหลายๆ Producer มาประมวลผลต่อก่อนจะส่งให้ Data Center
.
💥 เพื่อนๆ คนไหนอยากลองใช้งาน Kafka สามารถกดลิงค์นี้ไปลองใช้งานได้เลย >> https://docs.confluent.io/clients-confluent-kafka-python/current/overview.html
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
python kafka 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
👨💻 เนื่องจากในปัจจุบันงานด้าน Data Engineer เป็นงานที่เติบโตเร็วที่สุดในปี 2020 อีกทั้งยังมีค่าตอบแทนที่สูงมากๆ จึงทำให้ผู้คนสนใจที่จะทำงานด้านนี้มากยิ่งขึ้น!!
.
ไหนใครอยากทำงานด้านนี้บ้าง ขอเสียงหน่อยยย 🖐
.
📚 สำหรับเพื่อนๆ คนไหนที่กำลังอยากจะทำงานด้าน Data Engineer วันนี้แอดจะมานำเสนอ 3 โปรเจคเจ๋งๆ สำหรับเพื่อนๆ ที่อยากฝึกสกิลในการเป็น Data Engineer เพื่อให้เพื่อนๆ ได้ศึกษาและลองทำตามกัน!
.
📍 Scrape Stock And Twitter Data Using Python, Kafka and Spark
ในปัจจุบันผู้คนเริ่มหันมาสนใจในหุ้นมากขึ้น ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ดีมากในการพัฒนาโปรเจคเกี่ยวกับหุ้น ซึ่งโปรเจคนี้จะเป็นการรวบรวมข้อมูลจากสื่อต่างๆ เพื่อคาดการณ์ว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรบ้างเกี่ยวกับหุ้นบางตัวแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์การตัดสินใจเลือกซื้อหุ้นที่ต้องการได้
.
ใครสนใจโปรเจคนี้กดลิงค์นี้ไปทำกันเลย >> https://github.com/shafiab/HashtagCashtag
.
📍 Scrape Real-Estate Properties With Python And Create A Dashboard
โปรเจคที่จะช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพในการเลือกบ้าน/อสังหาริมทรัพย์สำหรับผู้ที่สนใจ ซึ่งมีเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาโปรเจคเช่น Beautiful Soup, Python ฯลฯ ซึ่งเป็นโปรเจคที่ดีมากในการเรียนรู้การ Scrap Data
.
เพื่อนๆ คนไหนสนใจโปรเจคนี้ก็กดลิงค์ไปทำตามกันเลย >> https://www.sspaeti.com/blog/data-engineering-project-in-twenty-minutes/
.
📍 Scraping Inflation Data And Developing A Model With Data From CommonCrawl
เป็นอีกโปรเจคนึงที่น่าสนใจเลยทีเดียว ซึ่งจะใช้การติดตามการเปลี่ยนแปลงราคาของร้านค้าและบริการออนไลน์เพื่อนำข้อมูลมาวัดอัตราเงินเฟ้อ
.
ไปทำตามกันโลด >> https://github.com/uhussain/WebCrawlerForOnlineInflation
.
แอดหวังว่า 3 โปรเจคนี้จะเป็นประโยชน์กับเพื่อนๆ ไม่มากก็น้อยน้าา ❤️
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
python kafka 在 kafka python 客户端使用 的推薦與評價
使用kafka-python 做kafka 生产者和消费者客户端开发, 安装方式: pip install kafka-python==1.4.2. 基本概念. 消费者(Consumer): 从消息队列中请求 ... ... <看更多>
python kafka 在 kafka-python: I am unable to run the example producer code 的推薦與評價
... <看更多>