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본서는 분석 기법을 데이터에 적용가능하게 분석 목적을 고려하여, 원데이터를 정제하고 리모델링(plyr, reshape 등), 데이터 요약변수 생성, 파생변수 생성 하는 등 데이터 가공 하여 데이터 마트를 구축하기위한 기법들을 수록하였습니다. 빅데이터 분석가 직종 일을 처음 시작하는 주니어 컨설턴트라면, 현재 학습과정을 포함한 데이터 과학자 STEP1 빅데이터 분석 프로그램 입문, 데이터과학자 STEP2 외부 및 내부 데이터 수집 및 저장, 데이터 과학자 STEP3 빅데이터 분석을 위한 데이터 탐색 및 가공, 데이터 과학자 STEP4 패턴 탐색을 위한 시각화 단계까지의 교재는 학습하고 숙지 한다면 현업에서 기술적 어려움이 해소되리라 필자의 생각입니다. 관련 자료의 공유는 cafe.naver.com/dataan에 있습니다.
Tietoja kirjoittajasta
- 데이터분석 분석도구 R Fundamental (다양한 예제와 연습문제 수록) - 예측을 위한 회귀모형 의학데이터 - 빅데이터분석프로그램입문[데이터과학자 STEP1] - 외부 및 내부 데이터 수집과 저장[데이터과학자 STEP2]
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