24個終極數據科學項目(可免費獲取資源)

集羣配置參數：

  cluster-enabled yes     //開啓集羣

  cluster-config-file nodes.conf    //保存集羣信息的文件

  cluster-node-timeout 5000         //集羣節點超時時間

集羣環境準備：

  集羣管理工具redis-trib是由ruby語言研發的，須要先安裝ruby的依賴關係及環境；

  redis的源碼文件中有一個管理工具，是用ruby寫的，因此須要安裝ruby相關的軟件；

  yum install ruby rubygems -y

  gem install redis 

    注：國內訪問內過慢請參考此網址--> http://gems.ruby-china.org/

    $ gem update --system # 這裏請利用外網

    $ gem -v

    2.6.3

 

    $ gem sources --add https://gems.ruby-china.org/ --remove https://rubygems.org/

    $ gem sources -l

    https://gems.ruby-china.org

    # 確保只有 gems.ruby-china.org

  注：若是遇到 SSL 證書問題，你又沒法解決，請直接用 http://gems.ruby-china.org 避免 SSL 的問題

  即：$ gem sources --add http://gems.ruby-china.org/ --remove https://rubygems.org/

利用redis-trib建立集羣：

  cp /usr/local/src/redis-3.2.0/src/redis-trib.rb /usr/local/bin/redis-trib

  注：redis-trib.rb就是用ruby寫的集羣管理工具

  注：若是是二進制安裝的，沒有redis-trib文件，則須要去下載源碼文件，複製源碼文件中redis-trib

建立集羣：

  注：集羣中最少爲3個節點  

數據科學項目爲你在這個領域的深刻研究提供了一個基礎。經過實際應用，你不只能夠學習數據科學，也可以寫在簡歷中提高你的資歷。在這上邊花費的時間越多，你學到的知識就越多。 本文精選了24個數據科學項目，並囊括了各個領域和各類不一樣大小的數據集。另外，全部的數據集都是開源、可免費獲取的。   初級——這部分的數據集很容易處理，使用基礎的迴歸/分類算法就能夠處理這些數據集。而且，這些數據集有足夠的教程供你學習。 中級——略微有點難度。包含了須要使用有點難度的模式識別技能來處理的大中型數據集。另外，特徵工程在這裏能夠發揮做用了。 高級——包括神經網絡、深度學習、推薦系統及高維數據等。 初級 1.Iris Data數據集（花的類別識別）   Iris Data Set多是模式識別領域學習分類技術最基本入門級的數據集，適合初學者。該數據集裏面包含了150行4列個數據。 問題: 根據已有特徵預測花的類別。 資源：數據集 | 教程 2.Loan Prediction 數據集（貸款預測）   它是保險領域最常引用的一個數據集。利用這個數據集，你能夠充分體驗到如何處理保險公司的數據，包括會遇到哪些挑戰、須要什麼策略、哪些變量會影響結果等。這是一個分類問題，數據集包含615行13列個數據。

redis-trib create --replicas 1 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 127.0.0.1:7006

  注：建立後前3個爲主，後3個爲從