大数据分析为什么要学习优化算法

　　算法几乎是所有编程工作的核心。特别是在数据工程领域，使用高效的算法已经足够重要，以至于在工作面试中这是一个常见的话题。
 

　　算法复杂性是我们数据工程师职业道路上的最新课程。它增加了五个全新的任务和一个全新的指导项目，旨在帮助您掌握适合用例的高效算法的评估和实施。
 

　　为什么要学习算法?
 

　　简短的答案就在开头的段落中：因为很有可能您会在求职申请中对此感到困惑!
 

　　真正的答案是，尽管Python具有大量内置函数，但它们并不总是适合您的用例。
 

　　例如，考虑一种排序算法：尽管Python具有一些内置解决方案，但您可能需要根据不同的参数进行排序。您可能还需要根据可用资源优化性能，从而在更快的处理时间和更高的存储要求之间取得平衡。
 

　　算法优化在各种与编程相关的学科中都很重要，但是在数据工程中尤其重要，因为在数据工程中，您经常要处理大量数据以及潜在的时间和存储约束。大数据分析为什么要学习优化算法将帮助您为数据构建高效，可扩展的处理。
 

　　大数据分析为什么要学习优化算法主要讲什么?

　　大数据分析为什么要学习优化算法主要侧重于算法复杂度的两个主要方面：
 

　　1)时间复杂度(即速度)

　　2)空间复杂度(即内存)
 

　　大数据分析为什么要学习优化算法的前三个互动课重点是时间的复杂性。从测量一个算法执行多少时间这样的基础开始，您将快速进入更高级的主题，例如对执行时间进行建模，识别隐藏的函数调用以及对数时间复杂度。
 

　　接下来的两课重点是空间复杂度，并根据您可能存在的内存限制来优化算法。您将学习如何评估算法的内存使用情况，以及了解和实现自己的自定义排序算法。
 

　　与所有AAA教育课程一样，您将在我们的交互式编码平台中完成这些课程，并通过浏览器编写和运行真实代码。
 

　　大数据分析为什么要学习优化算法以一个指导性项目为结尾，该项目的任务是将所有新知识汇总在一起，以实现用于构建索引以查询CSV文件的高效算法。