데이터 과학을 위한 R vs. Python
최고의 데이터 과학 도구의 경쟁에서 Python과 R은 각각 장.단점이 있습니다. 다른 하나를 선택하는 것은 사용 사례, 학습 비용 및 기타 필요한 공통 도구에 따라...
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Read MoreForbes 기사에 따르면, 데이터 정제 및 정리는 가장 시간이 많이 걸리고 재미없는 데이터 과학 작업이라고 합니다. DataExplorer 패키지를 이용하면 전체 리소스의...
Read MorefunModeling 퀵스타트 This package contains a set of functions related to exploratory data analysis, data preparation, and model performance. It is used by people coming from business, research, and teaching (professors and...
Read More인정합시다. 비트코인으로 전 세계가 미쳐 버렸습니다. Satoshi Nakamoto가 소개 한 최초의 암호화(double-spend 문제를 해결하는 최초의 디지털 화폐) 인...
Read More비즈니스를 위한 데이터 과학 (DS4B)은 비즈니스 분석의 미래이지만 아직 시작해야 할 부분을 파악하기가 어렵습니다. 마지막으로하고 싶은 일은 잘못된 도구로 시간을 낭비하는 것입니다. 시간을 효과적으로 활용하려면 (1) 작업에 적합한 도구 선택과 (2) 도구를 사용하여 비즈니스 가치를 반환하는 방법을 효율적으로 학습하는 두 가지가 있습니다. 이 기사에서는 첫 번째 부분에 초점을 맞추어 왜 R이 6 가지...
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