博客数据团队在过去的五年里发展了很多。随着存储成本的大幅降低和可用于分析的数据呈指数级增长，现代数据团队正在寻找最近被认为根本无法解决的问题的答案随着公司在数据使用方面的成熟，他们发现许多传统的工具和过程已经不再适用。高级数据问题需要高级数据模型和语言来转换和可视化信息，好淘客，以发现新的见解使用R和Python更深入地研究数据五年前，SQL已经足够处理一家公司的所有数据请求，但是现在的竞争环境需要使用R和Python这样的语言来执行更深入的分析。成熟的数据团队充分利用数据集，团队中有精通多种语言的多面手。使用强大的数据平台，大数据汇总，他们可以以新的方式转换数据，并执行新的高级分析范围。使用SQL来提升数据量，选购云服务器，使用Python/R进行优化，数据工作流正在不断发展，为更成熟的数据公司提供了一个重要的竞争优势。为了展示SQL和Python如何协同工作来回答复杂的数据问题，几周前我在bigdataignite上做了一个实时编码演示。在短短的15分钟内，有什么免费的云服务器，个人网站建站，我使用Sisense for Cloud Data Teams将一个SQL表转换成五个独特的新可视化，演示逐步复杂的见解请看下面的视频（SQL和Python的实时编码从20:00开始）：标记：数据团队