大数据分析python自然语言处理NLP常用库盘点
大数据技术是学什么的 主要做什么
今天,我们要根据我们的经验来概述和比较最流行,最有用的自然语言处理库。
总体概述
- 1)NLTK(自然语言工具包)用于诸如令牌化,词法去除,词干提取,解析,POS标记等任务。该库具有用于几乎所有NLP任务的工具。
- 2)Spacy是NLTK的主要竞争对手。这两个库可用于相同的任务。
- 3)Scikit-learn提供了一个大型机器学习库。此处还提供了用于文本预处理的工具。
- 4)Gensim是用于主题和向量空间建模,文档相似性的软件包。
- 5)Pattern库的一般任务是充当Web挖掘模块。因此,它仅支持NLP作为辅助任务。
- 6)Polyglot是NLP的另一个python软件包。它不是很流行,但也可以用于各种NLP任务。
结论
在大数据分析python自然语言处理NLP常用库盘点中,我们比较了几种流行的自然语言处理库的某些功能。尽管大多数工具都提供了用于重叠任务的工具,但有些工具针对特定问题使用了独特的方法。无疑,当今最流行的NLP软件包是NLTK和Spacy。它们是NLP领域的主要竞争对手。我们认为,它们之间的区别在于解决问题的方法的一般哲学。
大数据技术是学什么的 主要做什么
大数据技术专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块。课程有C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。
大数据主要学什么
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
大数据技术就业方向
重视数据的机构已经越来越多,上到国防部,下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多,常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。
人才主要分成三大类:大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类,热门岗位包括大数据系统架构师(大数据平台搭建、系统设计、基础设施),大数据系统分析师(利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用),数据分析师(专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测,实现数据的商业意义),大数据可视化工程师(依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案,选择合适的可视化技术,制作可视化样例)等。