데이터과학2 최고의 데이터 분석 사이트 2021 - 전문가 추천 1. 데이터 분석을 위한 기본 도구 파이썬 (Python): 데이터 분석가들 사이에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원해 실무에서 많이 활용됩니다. R 프로그래밍 언어 (R Programming Language): 통계 분석 및 시각화에 특화되어 있는 R은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되며, 풍부한 패키지와 함수를 제공합니다. SQL (Structured Query Language): 데이터베이스 관리 및 조작을 위해 필수적인 언어로, 데이터 분석가들은 SQL을 통해 데이터를 추출하고 가공합니다. 엑셀 (Excel): 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 강력한 스프레드시트 도구로, 데이터 시각화와 간단한 분석에 유용합니다. 2. 데이터 시각화 도구 T.. 2024. 8. 2. 빅데이터 분석 - 세상을 읽다 1. 빅데이터의 개념과 중요성 빅데이터란 대규모의 데이터 집합을 의미하며, 기존 데이터 관리도구의 능력을 넘어서는 대량, 다양성, 속도의 데이터를 포함한다. 빅데이터의 중요성은 기업, 정부, 학계 등 다양한 분야에서 빅데이터를 분석함으로써 획기적인 인사이트를 얻을 수 있다는 점이 핵심이다. 빅데이터 분석을 통해 정확한 예측과 전략적 의사결정이 가능해지며, 시장 동향을 파악하고 사용자 요구를 예측하는 데 큰 도움이 된다. 또한, 비즈니스 모델의 혁신과 고객 서비스의 효율성 향상에 있어서도 빅데이터는 중요한 역할을 한다. 2. 빅데이터 분석 방법론 데이터 수집: 관련 데이터를 수집하고 정제하여 분석에 활용합니다. 데이터 저장: 대량의 데이터를 안정적으로 보존하여 신속한 접근이 가능하도록 .. 2024. 6. 9. 이전 1 다음