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Hadoop 2.0とYARNを使用すると、Hadoopはもはやマップ削減ソリューションだけに縛られることはありません。その進歩により、Apache SparkとHadoopの両方がHDFSの上にあることを考慮したユースケースは何ですか？Sparkの導入ドキュメントを読みましたが、Hadoopと比較してSparkでより効率的で簡単に解決できる問題に遭遇した人がいるかどうか興味があります。

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「データサイエンス」を探っていきたい。この用語は私には少しあいまいなようですが、私はそれが必要だと思います： （従来の統計ではなく）機械学習。 クラスターで分析を実行する必要がある十分に大きいデータセット。 データサイエンスの分野を探索するために使用できる、プログラミングの知識がある統計学者がアクセスできる、優れたデータセットと問題は何ですか？ これを可能な限り狭く保つために、理想的には、リンクを開き、よく使用されるデータセットと問題の例を開きたいと思います。

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閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 セマンティックWebは死んでいますか？オントロジーは死んでいますか？ 「湿地周辺の利益団体のためのセット・オントロジーによる知識ベース」に関する私の論文の作業計画を作成しています。私はそのためのオントロジーの研究と開発を行ってきましたが、まだ多くのことについては不明です。オントロジーのモデリング言語は何ですか？ オントロジーのどの方法論が優れていますか？OTKまたはMETHONTOLOGY？ するようなプログラムはありますか Cratiloは、テキストのコーパスを分析し、研究領域の特定の用語を抽出するためのソフトウェアです（アンティオキア大学哲学研究所、ホルヘアントニオメヒア教授、フランシスコハビエルアルバレス教授、ジョンアルベイロサンチェス教授によって開発されました）。テキストの字句分析を可能にし、テキスト内で出現頻度と位置を示す単語を識別します。認識のプロセスを通じて、Cratylusはテキスト内のすべての単語を識別し、データベースを構築して作品のドラフト分析になります。他に同様のツールはありますか？ Cratiloが見つけた用語を知識ベースの作成に使用できますか？ そのようなことに使用できる既存のオープンなセマンティックフレームワークは何ですか？ RDF、OWL、XMLを自動的に作成するソフトウェアはありますか？テイルスはどのように機能しますか？イエナ？ごま？

10 knowledge-base 

私は通り抜けた分析分野のこの比較と機械学習のこの観点が、私は、次のいずれかの答えを見つけていないです。 データサイエンスは機械学習とどのように関連していますか？ 機械学習とはどのように関係ないのですか？

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