데이터 과학

기계와의 경쟁을 준비하며…

“The future is here, it’s just not evenly distributed yet.”
– William Gibson

R, RStudio, tidyverse, 스파크, AWS 와 함께하는 데이터 과학

  1. R 언어
  2. 측도와 R 자료구조
  3. 깔끔한 데이터와 모형 – broom
  4. R 개발 환경 인프라 데이터 과학 툴체인 – 파이썬
  5. tidyverse 데이터 과학 기본체계
  6. R 팩키지
  7. 다양한 데이터
  8. 데이터 제품
    1. 데이터 저널리즘 – Andrew Flowers
    2. Shiny 웹앱
    3. 보고서 작성 자동화(30분)
    4. R로 전자우편 자동 전송
    5. 공공 데이터 제품
    6. 야구 MLB
  9. 정렬(Sort)

참고 자료

소스: Software Carpentry: 데이터 과학