본 권두 기획에서는 데이터 과학자가 필요하게 된 시대적 배경부터 데이터 분석의 역사, 필요한 스킬들을 기초 지식으로서 소개한다. 그리고서 데이터 분석 프로세스에서 항상 염두에 둬야 할 비즈니스 성과와 빅 데이터를 지탱하는 인프라의 기초에 대해 설명하겠다. 이 기획을 통해 서 우선 무엇부터 배우면 좋은지, 그리고 어떠한 마음가짐을 가져야 하는지 파악해 보자.
_1
지금까지 데이터 과학의 프로세스에 대해 설명하였다. 데이터 과학의 대략적인 흐름을 알았다고 생각한다. 계속해서 데이터 과학의 프로세스 중에서도 특히 많은 시간이 할애...
더보기
본 권두 기획에서는 데이터 과학자가 필요하게 된 시대적 배경부터 데이터 분석의 역사, 필요한 스킬들을 기초 지식으로서 소개한다. 그리고서 데이터 분석 프로세스에서 항상 염두에 둬야 할 비즈니스 성과와 빅 데이터를 지탱하는 인프라의 기초에 대해 설명하겠다. 이 기획을 통해 서 우선 무엇부터 배우면 좋은지, 그리고 어떠한 마음가짐을 가져야 하는지 파악해 보자.
_1
지금까지 데이터 과학의 프로세스에 대해 설명하였다. 데이터 과학의 대략적인 흐름을 알았다고 생각한다. 계속해서 데이터 과학의 프로세스 중에서도 특히 많은 시간이 할애되는 데이터 가공에 주목하여 데이터의 종류와 데이터 값의 정의에 대해 설명하겠다.
_24
데이터 분석이라는 한마디 말로 말하기에는 다양한 툴이 넘쳐나고 있다. 일단, 데이터 분석에서 주로 사용하는 R 언어로 통계 해설의 지식을 설명하고, 이와 더불어 구체적인 데이터를 사용하여 분석의 흐름을 소개하겠다. 또한, R 언어의 개발을 도와주는 RStudio의 설명과 함께, 데이터 분석 프로젝트의 유지보수 방법을 소개하겠다. 이와 더불어 데이터 분석 라이브러리가 풍부한 Python(파이썬)으로 기계 학습, 데이터 분석에 필요한 알고리즘도 설명하겠다. 여기에서 설명하는 데이터는 일부밖에 없지만, 실제 데이터 분석을 할 때 유용한 것들을 배울 수 있을 것이다.
_53
시각화하여 전체 모습을 가늠하는 것도 중요하지만, 데이터의 전체 모습을 수치로 나타내는 방법도 필요하다. 기본 통계량(기술 통계량, 요약 통계량이라고도 함)이 그 하나의 방법인데, 기본 통계량은 표본의 분포를 요약해서 나타내는 값을 말한다. 예를 들어, 데이터 집합이 정규분포에 따르는 경우라면 평균과 분산의 두 숫자로 분포를 기술할 수 있다. 데이터 분석에 익숙해지면 시각화하지 않아도 기본 통계량으로부터 어렴풋이 데이터의 분포가 어떻게 되어 있는지 추측할 수 있다.
_103
로그를 분석하려면 로그를 수집하는 것을 전제로 한다. Fluentd는 지금까지의 로그 수집 툴이 해결할 수 없었던 문제를 해결했기 때문에 많은 사용자를 확보하고 있다. 이 장에서는 Fluentd의 도입 방법부터 유용한 플러그인, 운영 방법까지 설명하겠다.
_236
닫기
![[길 위의 인문학] 소설가 구보 씨의 일일](https://simage.kyobobook.co.kr/ink/images/prom/2019/banner/190906/bn_83.jpg)
![[애플] 정품 에어팟 2세대 유선충전 MV7N2KH/A](http://image.kyobobook.co.kr/newimages/giftshop_new/goods/400/1909/hot1557988517818.jpg)
![[메모렛] 독도 64G 카드형 USB메모리](http://image.kyobobook.co.kr/newimages/giftshop_new/goods/400/1497/hot1567052293816.jpg)
![[해외]デ-タサイエンティスト養成讀本 ビッグデ-タ時代のビジネスを支えるデ-タ分析力が身につく!](http://image.kyobobook.co.kr/newimages/apps/b2c/product/Noimage_l.gif)
