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목록데이터 사이언스 (3)
Dali van picasso
안녕하세요. 한동안 아파서 글을 게시할 여유가 없었네요.오늘 소개할 글은 제가 개인적으로 독일의 하이델베르크의 한 연구원분과 인터뷰한 내용입니다. (그래서 저작권법을 생각안해도되지요 음하하핳)Data Science에 관심이 많거나 독일박사에 관심이 많으신 분들이 참고하였으면 좋겠네요. ㅎㅎ 사적인 정보는 삭제하느라 문맥이 다소 어색할수있는 점 양해해주세요 :)(무단불펌은 안되요. 꼭 댓글 달아주시고 퍼가주세요) -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------안녕하세요? 저는 원칙적으로 쪽지나 메일에는 답을 하지 않습니다. 1회성 답변이 될 뿐이고 ..
많은 분들이 Data Science를 비롯해 Big Data, Hadoop, 데이터 마이닝, R programing 등을 생소하게 여기실겁니다.사실, 우리보다 앞선 외국에서조차 주목받기 시작한건 역시 10년도 채 안되기에 더욱 더 그럴 것 같습니다.때문에 비전공자분들은 물론이고 , 전공자(컴공,통계)이신 분들도 관심이 없다면 이 개념을 잘 모릅니다.때마침 E-Koreatech (한국기술대학교) 사이트에서 무료로 "실무에 적용가능한 Big Data(빅데이터) 분석 개론"을 수강 할 수 있다는 걸 알게 되어서 소개 드리고자합니다.쉽게 쉽게 설명해서 전공상관없이 부담없이 들으실 수 있는 난이도입니다.아래 링크로 들어가시면 수강할 수 있습니다.http://www.e-koreatech.ac.kr/olei/cour..
어떤걸 첫번째 글로 쓸까하다가 고심 끝에 선택했습니다.(사실 자꾸 미루고 있었는데 계속 써봐야 실력도 늘죠 ㅎㅎ )이번 글은 Data Scientist 가 되기 좋은 방법론에 대해 소개를 하겠습니다. 한동안은 제가 쌓아놓은 자료를 소개하는 방식으로 글을 쓸 것 같네요 :) 데이터과학 분야를 무료로 배울 수 있는 방법 데이터과학 분야를 무료로 배울 수 있는 방법입니다. 원문페이지에는 26가지의 가이드가 있습니다. 그 중에 10가지만 우선 공유합니다. 10가지만 해도 충분히 시간이 걸리고 해볼만한 일인것 같습니다. 텍스트의 일부를 번역했고 의역이 있으니 참고해주시기 바랍니다. 원문페이지 주소는 http://goo.gl/60R4cC 입니다.공유해가시는 것은 환영합니다. 다만 원문출처나 번역에 대한 언급없이 직..