大數據分析為什么要學習命令行

　　大數據分析為什么要學習命令行?在與大數據分析緊密聯系的計算機科學領域，即使對于數據分析師或大數據分析家來說，像開發(fā)人員一樣控制您的計算機也是非常寶貴的資產。Unix命令行界面(CLI;您還將看到它稱為終端或bash，shell等)，它使我們能夠執(zhí)行更多操作。

　　從圖形用戶界面(GUI)切換到CLI可能會讓人感到不知所措，但是我們在這里為您提供幫助!
 

　　為了讓您快速入門，以下是一些您應該學習命令行的原因。
 

　　1.命令行技能很受歡迎，薪酬豐厚
 

　　根據2019年Stack Overflow的開發(fā)人員調查，bash / shell(即Linux命令語言解釋器家族)是使用量排名第六的語言，排在Python和R之前。它的薪水也 比Python或R高進行調查。
 

　　它在最受歡迎的技術列表中排名最高(59.5%)，在最受關注的技術列表中排名較低(40%)。
 

　　盡管StackOverflow的調查涵蓋了各種軟件開發(fā)人員和工程師，但命令行對大數據分析家而言尤其重要，因為 Bash / Shell與 Python，IPython / Jupyter，TensorFlow和PyTorch等大數據分析技術有著密切的聯系。Python Software Foundation 進行的最新Python開發(fā)人員調查也支持這一點 。
 

　　2.命令行技能幫助構建可重復數據過程
 

　　大數據分析家的職責之一是確保經常(每天)定期獲取某些信息。大多數情況下，以相同的方式獲取，處理和顯示此數據。
 

　　命令行非常適合此目的，因為命令易于自動化和復制。
 

　　請考慮以下情況：
 

　　您的雇主決定投資于數據分析。幾位數據專業(yè)人員將加入該團隊。您的任務是確保他們的機器具備啟動所需的一切。
 

　　如果可以使用CLI(命令語言解釋器)，則可以編寫一些腳本來自動安裝，配置和測試所有內容。
 

　　如果不能，那么您將不得不求助于GUI并使用相同的鼠標并多次在多臺計算機上單擊移動。
 

　　這只是終端技能如何幫助使大數據分析流程更具可擴展性和可重復性的一個示例。
 

　　3.命令行技能使您更靈活
 

　　在大數據分析領域，您經常會發(fā)現，如果可以使用終端而不用依賴于單擊GUI，則可以擁有更大的靈活性。
 

　　由于命令行是運行其他程序的程序(因此稱為“ shell”)，因此程序之間的交互通常更容易在命令行中進行調整。
 

　　一旦掌握了命令行命令，編寫腳本就相對容易了，而Shell腳本使構建各種數據管道和工作流變得更加簡單。
 

　　更廣泛地講，了解如何使用外殼為您提供了與計算機交互的第二種選擇。
 

　　您隨時可以根據需要使用GUI，但是在需要的時候，命令行可以為您提供更直接的功能和控制。
 

　　4.使用文本文件更容易
 

　　文本文件是存儲和處理數據的最常用方法之一，幾乎任何大數據分析項目都將涉及文本文件的某些工作。因此，對于大數據分析家來說，能夠快速有效地處理文本文件是一項非常有用的技能。
 

　　該外殼程序具有非常強大的文本處理工具，例如 AWK 和 sed，可幫助您熟悉文件并便于數據清理。
 

　　例如，以下代碼使用AWK來打印名為的文件的第一和第三列 a_csv_file，其中第二個字段的值為 AAA教育，并使用逗號作為字段分隔符。

　　只需要一行代碼!
 

　　5.資源消耗少
 

　　當您使用有限的計算資源或僅想最大化速度時，使用命令行實際上總是比使用GUI更好，因為使用GUI意味著資源必須專用于呈現圖形輸出。
 

　　對于本地和遠程工作都是如此。當進行遠程連接時，GUI消耗的帶寬要比終端消耗的帶寬大得多。
 

　　此外，使用GUI時，潛伏期(即“刺激和響應之間的時間間隔”)會更長，如果您要控制的鼠標落后于實際動作一兩秒，這會特別令人沮喪。
 

　　如果您只是在命令行中鍵入內容，則延遲可能會降低，并且也將更易于處理，因為您可以準確地知道任意給定時間的光標位置。
 

　　6.您需要云的命令行技能
 

　　云服務通常連接到命令行界面并通過命令行界面進行操作。
 

　　對于深度學習等更高級的大數據分析工作而言，這尤其重要，在該工作中，本地計算資源可能不足以完成您想執(zhí)行的任務。要引用這個 2018文章Nucleus研究公司：
 

　　在去年的研究中，少于10%的[深度學習]項目是在內部運行的。這種趨勢正在加速，2018年只有4%的項目在內部運行。
 

　　根據同一篇文章，“當今96%的深度學習都在云中運行。”
 

　　如果您對學習深度學習等高級技術感興趣，則必須具備命令行技能才能有效地將數據移入或移出云。
 

　　7. Unix Shell技能可以很好地移植到其他Shell
 

　　僅有一些流行的shell(bash，zsh，fish，ksh，tcsh，cmd，Windows PowerShell等)，它們相似之處多于不同之處，因此可以輕松地在它們之間進行切換。
 

　　當您使用需要某種CLI的在線服務時，此功能特別有用。另一方面，GUI層出不窮，學習一個GUI并不一定能幫助您學習其他GUI。
 

　　8.您鍵入的速度可能比單擊速度快
 

　　研究 表明，鼠標的使用很快就達到了平穩(wěn)狀態(tài)，而鍵盤的使用盡管學習曲線陡峭，但效率更高。
 

　　為251位Microsoft Word的有經驗的用戶提供了一份問卷，以評估他們對最常見命令的方法選擇。與我們的期望相反，大多數有經驗的用戶很少使用高效的鍵盤快捷鍵，而傾向于使用圖標工具欄。
 

　　進行了第二項研究，以驗證鍵盤快捷鍵確實是最有效的方法。六名參與者使用菜單選擇，圖標工具欄和鍵盤快捷鍵執(zhí)行了常見命令。鍵盤快捷鍵是最有效的。
 

　　換句話說：即使您覺得自己正在通過GUI快速工作，也很有可能至少對于某些任務，在命令行中會更有效率。
 

　　9.審核和調試更容易
 

　　由于在命令行上跟蹤所有活動非常容易，因此審核和調試要容易得多。
 

　　您可以輕松地查看日志以跟蹤您在外殼程序中執(zhí)行的每個操作，而如果在使用GUI時單擊不正確會導致錯誤，則可能沒有任何記錄。
 

　　10. Unix Shell隨處可用
 

　　盡管它僅內置在Mac和Linux計算機上，但Windows用戶仍然可以通過WSL， Cygwin 和 MinGW之類的工具來享受樂趣。
 

　　這意味著您在這些課程中學習的命令行技能幾乎可以在您遇到的每臺計算機上使用(包括您的個人計算機，無論使用哪種操作系統(tǒng))。
 

　　11.命令行比您想象的要簡單
 

　　有一個誤解，認為使用命令行需要您知道數百條命令。實際上，盡管有數百種命令可供使用 ，但您可能僅需要這些命令中的一小部分即可完成大多數常見的大數據分析任務。
 

　　還是不服氣? 我們將為您提供一本偉大的(并且免費的)Linux命令行書的報價 ：
 

　　當要求我解釋Windows和Linux之間的區(qū)別時，我經常使用玩具比喻。
 

　　Windows就像一個游戲男孩。您去商店買了一個盒子里所有閃亮的新東西。您將它帶回家，打開它，然后使用它。漂亮的圖形，可愛的聲音。但是，過了一會兒，您會厭倦了隨之而來的游戲，因此您回到商店購買了另一款游戲。這個循環(huán)不斷重復。
 

　　最后，您回到商店，對柜臺后面的人說：“我想要一款能做到這一點的游戲!” 只是被告知沒有這種游戲，因為沒有“市場需求”。然后你說：“但是我只需要改變這一件事!” 柜臺后面的人說你不能改變它。游戲全部密封在彈藥筒中。您會發(fā)現您的玩具僅限于其他人認為您需要的游戲。
 

　　另一方面，Linux就像世界上最大的Erector Set。您打開它，它只是大量零件的集合。有許多鋼制支柱，螺釘，螺母，齒輪，皮帶輪，馬達，以及一些有關建造內容的建議。因此，您開始使用它。您建立一個建議，然后另一個。
 

　　一段時間后，您會發(fā)現自己對制作方法有自己的想法。您不必再去商店，因為您已經擁有了所需的一切。Erector Set發(fā)揮您的想象力。它可以滿足您的需求。當然，您選擇的玩具是個人的事情，那么您會覺得哪種玩具更令人滿意?
 

　　想學習命令行嗎?
 

　　現在，我們已經說服您學習了命令行，請單擊此處以查看我們的入門命令行課程，這是最近經過重做的兩門課程之一，它們深入介紹了Python中的Data Analyst 和 Python路徑中的Data Scientist：
 

　　1)命令行元素
 

　　2)命令行中的文本處理