2. 强大的生态系统：Python拥有庞大而活跃的开源生态系统，有大量的第三方库和工具可供选择。在大数据领域，像Pandas、NumPy、SciPy和Scikit-learn等库提供了广泛的数据处理、分析和机器学习功能。此外，Python还有一些专门用于大数据处理的库，如PySpark、Dask和Koalas。

3. 大数据框架支持：Python是许多大数据框架的首选语言之一。例如，Apache Hadoop生态系统中的工具（如Hadoop、Spark和Hive）提供了与Python的良好集成。这意味着您可以使用Python编写MapReduce作业、Spark应用程序和Hive查询等。

4. 社区支持：Python拥有一个庞大且活跃的社区，您可以从中获取帮助、分享经验并找到解决方案。社区提供了大量的教程、文档和示例代码，使您能够更快地解决问题和开发大数据应用程序。

5. 可读性和可维护性：Python以其优雅的语法和可读性著称，这使得代码易于编写、阅读和维护。对于大规模的数据处理和分析任务，这一点非常重要，因为它使团队成员能够共同协作，并能够快速理解和修改代码。

参看编程语言流行指数https://pypl.github.io/PYPL.html

第二课硬件和软件

1、摩尔定律

每年，你可能预估大多数产品和服务的价格都会上涨。然而在计算机和通信领域，特别是关于支持这些技术的硬件方面，则出现了相反的情况。多年来，硬件成本一直在快速下降。每年或每两年，计算机的容量都会以低廉的价格大致翻倍。这一非凡的趋势通常被称为摩尔定律。

摩尔定律及其相关观察特别适用于以下几个方面：

• 计算机用于程序的内存容量。

• 用于长时间存储程序和数据的辅助存储器（例如固态硬盘存储器）的容量。

• 处理器速度 - 执行程序（即完成工作）的速度。

2、计算机组织

输入单元:这个“接收”部分从输入设备获取信息（数据和计算机程序）并将其提供给其他部分进行处理。

输出单元:这个“发货”部分将计算机处理过的信息放到各种输出设备上，以便在计算机外部使用。

内存单元:这个快速访问但相对低容量的“仓库”单元保留了通过输入单元输入的信息，使其在需要时能够立即进行处理。

算术逻辑单元（ALU）:这个“制造”部分执行计算，如加、减、乘和除法。

中央处理器（CPU）:这个“管理”部分协调并监督其他部分的操作。

辅助存储器：这是长期的、高容量的“仓库”部分。

第三课数据层级

数据层次结构是计算机处理数据的一个体系，随着我们从最简单的数据项（称为“比特”）向更丰富的数据项（例如字符和字段）发展，其结构变得越来越大且更为复杂。以下图示展示了数据层次结构的部分内容：

数据库

数据库是为了方便访问和操作而组织的数据集合。最流行的模型是关系数据库，其中数据存储在简单的表格中。一个表格包括记录和字段。例如，一个学生表格可能包括名字、姓氏、专业、年级、学生 ID 号和平均绩点等字段。每个学生的数据是一条记录，每条记录中的各个信息都是字段。您可以基于它与多个表格或数据库的关系搜索、排序和操作数据。例如，一所大学可能会将学生数据库的数据与课程数据库、校内住房数据库、餐饮计划数据库等的数据结合起来使用。

大数据

下表展示了一些常见的字节测量单位：

单位	含义
KB	千字节（10^3 字节）
MB

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【数据训练师从入门到精通学习介绍】_大数据训练师

学习目标

学习内容

第一部分 Python 基础快速入门

第一章 计算机和Python简介

第一章计算机和Python简介