글쓴이: admin

MOOC 탐방 : 코세라(Coursera)

온라인 강의는 한국에선 꽤 익숙하지만 불과 몇 년 전까지 해외에선 다소 생소한 개념이었다. 해외 국가들은 사교육 시장이 많이 발달되지 않았을 뿐더러 인프라 환경도 잘 구축되지 않았기 때문이다. 하지만 2010년 온라인 공개 수업(Massive Open OnlineCourse, MOOC(무크))이 등장한 이후부터 전세계적으로 온라인 교육 시장이 새롭게 각광받고 있다. 그 중 코세라(coursera)는 단연 MOOC를 부흥시킨 선두주자다. 현재 다양한 실험과 대학과의 협업으로 MOOC 산업을 발전시키고 있다. 코세라 로고   “최고의 교수가 만든 최고의 강의를 누구나 들을 수 있도록” 코세라는 2012년 스탠포드대학에서 강의를 제공하던 앤드류 응(Andrew NG) 교수와 다프네 콜러(Daphne Koller) 교수가 만든 서비스다. 두 사람은 코세라 이전에 이미 컴퓨터과학 및 데이터과학 분야에서 이름난 권위자였다. 오랫동안...

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R Notebooks을 사용해 보자!

오늘 R Markdown에 강력한 노트북 제작 엔진을 추가 한 R Notebooks을 발표하게되어 기쁩니다. 데이터 분석을위한 노트북 인터페이스는 코드와 출력의 밀접한 연관성과 내러티브를 계산으로 산재시키는 기능을 포함하여 매력적인 이점을 제공합니다. 노트북은 교육을위한 훌륭한 도구이며 분석을 공유하는 편리한 방법입니다. RStudio Preview Release에서 R 노트북을 시험 사용해 볼 수 있습니다. 상호 작용하는 R Markdown   저작 형식으로 R Markdown은 Jupyter 및 Beaker와 같은 기존 노트북과 많은 유사점을 가지고 있습니다. 그러나 일반적으로 노트의 코드는 한 번에 한 셀씩 대화식으로 실행되지만 R Markdown 문서의 코드는 대개 일괄 적으로 실행됩니다. R 노트북은 대화식 실행 모델을 R Markdown 문서로 가져와 일반 텍스트 도구와 R Markdown에서 신뢰할 수있는...

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5,000 년 도시 성장의 매핑 – Spatial.ly

I recently stumbled upon a great dataset. It’s the first to provide comprehensive data for world city sizes as far back as 3700BC. The authors (Meredith Reba, Femke Reitsma & Karen Seto) … 소스: Mapping 5,000 Years of City Growth – Spatial.ly   I recently stumbled upon a great dataset. It’s the first to provide comprehensive data for world city sizes as far back as 3700BC. The authors (Meredith Reba, Femke Reitsma & Karen Seto) write: How were cities distributed globally in the past? How many people lived in these cities? How did cities influence their local and regional environments? In...

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[패키지] tidyquant : 성능분석, 개선 된 문서, ggplot2 테마 및 기타

I’m excited to announce the release of tidyquant version 0.4.0!!! The release is yet again sizable. It includes integration with the PerformanceAnalytics package, which now enables full financial analyses to be performed without ever leaving the “tidyverse” (i.e. with DATA FRAMES). The integration includes the ability to perform performance analysis and portfolio attribution at scale (i.e. with many stocks or many portfolios at once)! But wait there’s more… In addition to an introduction vignette, we created five (yes, five!) topic-specific vignettes designed to reduce the learning curve for financial data scientists. We also have new ggplot2 themes to assist...

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R을 이용하여 샌프란시스코 주택 가격 매핑하기

At the intersection of data science & public policy Authors: Ken Steif & Simon Kassel I constantly preach to my students that no matter how policy relevant your work is, if it cannot be conveyed to a non-technical decision maker, it isn’t useful. This underlies why data visualization is such an important tool for data scientists. Because so much public policy has spatial implications, much of the data visualization we produce at Urban Spatial is geographic in nature. My colleague Simon and I recently worked together on a machine learning model of gentrification using Census data throughout the U.S. In that piece we...

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