데이터사이언스 정보 검색 결과

해당 글 4건
슬기로운 개발자 되기

여기서는 모든 개발자가 Another Level의 개발자로 도약할 수 있도록 좋은 Tip을 간단히 공유하고자 합니다. 1. GitHub 활용하기 회사 관계자들은 어떤 일을 할 수 있는지 명확하게 드러나는 개발자를 선호합니다. 자신의 성과와 관계없이 무엇을 경험했는지를 중점적으로 보기 때문에 지속적인 업로드를 통해 관리하는 것이 중요합니다. 거창하지 않더라도 개발자로서의 의지를 보여주는 것이 면접관의 기대감을 높인다고 합니다. 2. 개발자로서의 필독도서 1) Effective Series : 자신의 주 프로그래밍 언어를 깊게 파악할 수 있는 도서 2) Clean Code : 가독성 있는 코드 작성을 위한 도서 3. 기본에 충실하기 공의 회전의 원리나 자세에 따라 달라지는 투구 및 컨디션 파악에 대해 관심을..
데이터사이언스 정보 2020. 7. 17. 15:00
(MJ) 데이터 구하기

데이터 과학에 대해 연구하는 사람이라면, 필요한 데이터를 구하는 능력도 중요하다. 여기서는 데이터를 구할만한 몇 가지 사이트를 소개하고자 한다. 1. Kaggle 이전에 소개했던 것과 같이, Kaggle은 데이터 과학에 관한 대회용 웹사이트로 주로 Python, R을 사용하도록 되어있다. Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com 2. 공공 데이터 포털 공공데이터 역시 이전에 소개했지만,..
데이터사이언스 정보 2020. 5. 27. 14:30
(JH) 소프트웨어 개발 방법 및 도구 - R언어

Select a specific programming language 문제정의 현재, 과 동기들과 함께 ‘월간 데이콘 4 코로나 데이터 시각화 경진대회’에 참여를 했다. 기존에 알고 있던 언어인 파이썬으로 데이터 분석을 할 수 있었다. 하지만, 주제가 시각화인 만큼, 시각적인 효과를 잘 나타낼 수 있는 그래프나 도표들을 이용하고 싶었다. 파이썬으로 matplotlib이나 seaborn등의 라이브러리를 이용해서 어느 정도 표현을 하는 것은 가능했으나, 내가 원하는 만큼의 시각화 효과를 줄 수 없는 것이 아쉬웠다. 시각화를 위해서 많이 쓰이는 언어들 Python : matplotlib, seaborn 외에도 folium으로 시각화를 하는데에 많이 사용한다. 하지만, 시각화 툴을 가지고 있는 정도이지, 시각화..
데이터사이언스 정보 2020. 4. 8. 23:49
데이터 사이언스 관련 정보 정리

1. 데이터 사이언스의 개념 1- 1 데이터 사이언스란? 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출할 때, 과학적 방법론과 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야 IT프로그래밍 기술, 통계적 분석능력, 인문학적인 사고가 균형있게 잡혀있어야 함 현재는 데이터 엔지니어링, 분석, 마케팅 등 여러분야에 쓰이고 인공지능(머신러닝,딥러닝)에도 매우 유망있고 촉망받는 분야 1-2 필요한 지식과 학문 1) IT프로그래밍 기술 Python, R 등등 언어 : 데이터 사이언스 분야에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어로 Python(범용성)과 R(통계 특화)이 있다. 그 외에 C언어 계열이나 java와 같은 객체 지향 언어를 더불어 공부하면 좋음. 데이터 분석 라이브러리 : 대표적으로..
데이터사이언스 정보 2020. 2. 26. 14:22