구글 빅 쿼리2 데이터 사이언스를 배우기 위해 필수적으로 쌓아야할 스킬들은 어떤게 있을까? 점점 AI, IT 등이 고도화되면서 데이터 사이언스에 관심이 많으신 분들 많이 계실 텐데요. 데이터를 활용해 문제를 해결하거나 유용한 정보를 찾아내는 데이터 사이언티스트는 인터넷이 발전하는 한, 앞으로도 각광받을 것으로 보입니다. 오늘은 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 어떤 스킬들을 쌓아야 하는지 궁금하신 분들을 위해 포스팅하게 되었는데요. 조금이나마 도움 되시길 바라겠습니다. 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 아래는 데이터 사이언스 분야에서 필수적으로 요구되는 스킬들입니다. 1. 프로그래밍 언어- Python: 데이터 분석과 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 언어. 방대한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, T.. 2024. 9. 18. 빅데이터 분석을 위한 유용한 플랫폼, 도구 추천 및 장,단점 총 정리 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구들이 많이 있는데요. 각각의 플랫폼들은 데이터의 크기나 구조, 분석 목적에 따라 다양하게 선택할 수 있습니다. 오늘은 빅데이터 도구들을 설명해 드리고, 각각의 사용 사례, 장/단점 등에 대해서 구체적으로 설명해 드리는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 서론에 말씀드린 것처럼 빅데이터 분석을 위한 도구와 플랫폼은 데이터의 크기, 구조, 분석 목적에 따라 다양하게 선택할 수 있는데요. 각각의 플랫폼들을 구체적인 사용 사례에 맞춰 추천하는 도구와 장,단점을 쉽게 설명드리겠습니다. 1. Hadoop Ecosystem- 적용 사례: 방대한 비정형 데이터 처리, 대규모 분산 컴퓨팅이 필요한 경우.- 구성 요소: HDFS (Hadoop Distributed File System): .. 2024. 9. 18. 이전 1 다음
