資料科學命令列工具實用
本文以 OSEMN 模型為主軸，深入淺出地介紹如何運用命令列工具進行資料科學工作。涵蓋資料取得、清理、探索、建模與解讀等各個環節，並輔以實務案例與技術解析，引導讀者利用命令列提升工作效率與資料處理能力。
命令列
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命令列工具提升多語言資料科學效率
資料科學家需要運用多種程式語言和工具，而命令列介面能有效提升工作效率。本文介紹如何在 Jupyter、Python、R 和 Spark 中使用命令列工具，包含 shell 命令、管道操作、以及與其他程式語言的整合技巧，並提供實務案例與程式碼解析，幫助讀者提升資料處理和分析效率。