标签：框架 href studio shel jupyter 任务 提交 sci das
在MaxCompute上，大家有很多种分析和机器学习的方式。大家可以用在数加的web界面编写SQL，提交SQL作业；可以用console直接执行SQL，等等等。那机器学习呢，大家需要通过PAI命令提交PAI任务，或者在xlab上操作xlib；画图呢？导出数据绘图或者使用xlab。而这一切工具，都是割裂的，你不得不在各个地方进行切换，而且，也没有传统的数据分析和机器学习的快感。
那传统的任务是怎么做的呢，使用RStudio或者jupyter notebook（前身是ipython notebook），R我不熟，但对于Pythoner，用pandas进行数据分析、绘图，再用scikit-learn执行机器学习算法，在一个notebook里，能做所有想做的事情，非常高效。
现在呢，整合这一切的就是PyODPS，我们包含有基础MaxCompute SDK，因此一切对MaxCompute模型的操作你都可以。除此之外，我们还包括了DataFrame框架，和机器学习模块，这一切操作都进行了整合。
话不多说，直接上截图。
DataFrame执行的过程。
这个是我们的任务执行的详细过程，我们的任务执行包含一定的显示信息，亦能轻松跳转到logview来查看明细。执行完成也有通知。
下面是我们完整的使用SQL、DataFrame和ML机器学习的过程。
而这一切，你自己也可以在本地完成。你只需要：
pip install pyodps[full]
然后随意到一个目录下，启动jupyter notebook
jupyter notebook
就可以体验和使用PyODPS哦。
我们的文档在：http://pyodps.readthedocs.io
欢迎吐槽。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/libo66/p/6567334.html
