【最全资料下载】Python 系列直播——深入Python与日志服务,玩转大规模数据分析处理实战

简介: 直播讲师:丁来强(成喆)——阿里高级技术专家,从事阿里云日志服务相关的产品与研发工作,擅长AIOps/SecOps的大数据分析平台构建与场景落地,擅长C++与Python语言等。PyCon历届讲师,曾经在中国PyCon2015、2016与2018分享过7场/6个不同议题,覆盖Jupyter扩展、大数据分析可视化、工作流调度、函数式、设计模式、Python核心语言等方面,广受好评。

直播讲师:丁来强(成喆)——阿里高级技术专家,从事阿里云日志服务相关的产品与研发工作,擅长AIOps/SecOps的大数据分析平台构建与场景落地,擅长C++与Python语言等。
PyCon历届讲师,曾经在中国PyCon2015、2016与2018分享过7场/6个不同议题,覆盖Jupyter扩展、大数据分析可视化、工作流调度、函数式、设计模式、Python核心语言等方面,广受好评。

第一讲——使用IPython/Jupyter Notebook与日志服务玩转超大规模数据分析与可视化

直播介绍:IPython/Jupyter Notebook非常流行,但随着数据量越来越大(例如几百亿条电商平台访问日志),如何继续保持灵活的交互式分析,是一个挑战。阿里云日志服务作为阿里商业操作系统的智能运维平台,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能。这里介绍如何借助日志服务对IPython/Jupyter扩展的功能,用Python对海量数据进行深度加工(ETL)、交互式分析(通过SQL、DataFrame)、机器学习与可视化等。

PPT下载:/download/3322
直播回顾:/live/875


第二讲——流畅的Python数据处理及大数据处理ETL

直播时间:3月6日(周三)20:00—21:00

直播介绍:大数据分析中常常要对数据进行规整(ETL),而Python内置强大的数据结构以及语法(如推导式、切片、函数式编程等)对于数据处理又非常友好。本节介绍如何灵活、流畅地使用这些特性,在日志服务场景中对大规模不规则日志进行常规ETL操作。

PPT下载:/download/3338
直播回顾:/live/910


第三讲—— Python3舒适性编程与兼容Py2/3实践

直播时间:3月13日(周三)20:00—21:00

直播介绍:Python3有许多“舒适编程”的特性,而Python2也即将EOL,但Py2/Py3并存的局面可预见的还是会保持一段时间。本节介绍Py3一些不错亮点,以及如何兼顾Py2/Py3的一些实践。

ppt下载:/download/3344
视频回顾:/live/918


第四讲——Python并发编程与实时大数据处理监控

直播时间:3月20日(周三)20:00—21:00

直播介绍: Python多线程、多进程编程该如何做?如何避开GIL?本节以日志服务消费组模型为例,介绍相关原理实践以及如何做实时大数据的处理与监控。

ppt下载:/download/3389
直播回顾:/live/932


第五讲——Python日志最佳实践与日志上云实战

直播时间:3月27日(周三)20:00—21:00

直播介绍:良好的日志实践可以帮助后续的开发排错、运营维护监控管理工作大大提高效率,本节介绍使用Python的日志模块的最佳实践,并轻松上云,利用日志服务提高产品运维效率。

PPT链接:/download/3469
视频回顾:/live/949


第六讲——改造Python对象模块的实用技巧及日志服务ETL插件原理
直播时间:4月3日(周三)20:00—21:00

直播介绍: Python作为动态语言,插件与模块机制非常强大,在编写框架类程序时尤其有用,本节深入浅出的介绍Python的语言扩展能力,以及日志服务中的CLI插件机制原理。

资料下载:/download/3483
直播回顾:/live/969

欢迎加入python技术进阶钉群收看直播及往期回顾


_2019_01_15_10_28_39


或点击链接:http://tb.cn/UQkRRHw

  • 详情

4a7942c6_3fb4_4b6f_aa32_2884dfbe7f36

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
4天前
|
存储 前端开发 机器人
Python网络数据抓取(6):Scrapy 实战
Python网络数据抓取(6):Scrapy 实战
22 2
|
1天前
|
网络协议 Python
Python 网络编程实战:构建高效的网络应用
【5月更文挑战第18天】Python在数字化时代成为构建网络应用的热门语言,因其简洁的语法和强大功能。本文介绍了网络编程基础知识,包括TCP和UDP套接字,强调异步编程、数据压缩和连接池的关键作用。提供了一个简单的TCP服务器和客户端代码示例,并提及优化与改进方向,鼓励读者通过实践提升网络应用性能。
19 6
|
1天前
|
算法 Java Python
【Python 的内存管理机制专栏】Python 内存管理实战:性能优化与内存泄漏检测
【5月更文挑战第18天】Python内存管理关乎程序性能与稳定性。优化包括避免过多临时对象,如优化列表推导式减少对象创建。警惕循环引用造成的内存泄漏,如示例中的Node类。使用`gc`模块检测泄漏,通过`gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)`和`gc.collect()`获取信息。实践中需持续分析内存使用,优化算法、数据结构和资源释放,以提升程序质量与效率。
【Python 的内存管理机制专栏】Python 内存管理实战:性能优化与内存泄漏检测
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(下)
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归
7 1
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 BI
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归(上)
Python数据分析 | 泰坦尼克逻辑回归
15 0
|
2天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
Python数据分析 | 线性回归
Python数据分析 | 线性回归
11 1
|
2天前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
「一行分析」利用12000条招聘数据分析Python学习方向和就业方向
|
4天前
|
存储 缓存 监控
利用Python和Flask构建RESTful API的实战指南
在当今的软件开发中,RESTful API已成为前后端分离架构中的核心组件。本文将带你走进实战,通过Python的Flask框架,一步步构建出高效、安全的RESTful API。我们将从项目初始化、路由设置、数据验证、错误处理到API文档生成,全方位地探讨如何构建RESTful API,并给出一些实用的最佳实践和优化建议。
|
4天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python和Pandas库优化数据分析流程
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要依据。Python作为一种强大且易于上手的编程语言,配合Pandas这一功能丰富的数据处理库,极大地简化了数据分析的流程。本文将探讨如何利用Python和Pandas库进行高效的数据清洗、转换、聚合以及可视化,从而优化数据分析的流程,提高数据分析的效率和准确性。
|
4天前
|
Python
Python自动化办公实战案例:文件整理与邮件发送
Python自动化办公实战案例:文件整理与邮件发送
9 0
http://www.vxiaotou.com