June 2024
Beginner to intermediate
352 pages
9h 29m
Korean
Content preview from 개발자를 위한 필수 수학
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개발자를 위한 필수 수학
따라서 필자는 고객들에게 데이터 과학에 대한 더 나은 정의는 통계, 머신러닝, 최적화에 능숙
한 소프트웨어 공학이라고 말합니다. 소프트웨어 공학, 통계, 머신러닝, 최적화, 이 네 가지 분
야 중 하나라도 빠지면 데이터 과학자는 성과를 내지 못할 위험에 처합니다. 대부분의 조직은
데이터 과학자를 효과적으로 만드는 기술 집합을 명확하게 구분하는 데 어려움을 겪습니다. 하
지만 정의는 명확해야 합니다. 일부에서는 소프트웨어 엔지니어링이 논란의 여지가 있는 요구
사항이라고 생각할 수 있지만, 산업이 나아가고 있는 방향을 고려하면 매우 필요합니다. 이 점
은 나중에 다시 살펴봅니다.
먼저 데이터 과학을 이해하는 가장 좋은 방법은 데이터 과학이라는 용어의 역사를 추적하는 것
입니다.
8.2
데이터 과학의 간략한 역사
데이터 과학의 기원은
17
세기 또는 심지어
8
세기까지 거슬러 올라갑니다. 간략하게
1990
년대
부터 시작하겠습니다. 분석가, 통계학자, 연구원, 퀀트
quant
, 데이터 엔지니어는 서로 다른 역할
을 수행했습니다. 도구 스택은 종종 스프레드시트,
R
, 매트랩,
SAS
,
SQL
로 구성되었습니다.
물론
2000
년 이후 상황은 급변했습니다. 인터넷과 연결된 기기가 엄청난 양의 데이터를 생성
하기 시작했죠. 하둡
Hadoop
의 시작과 함께 구글은 분석 및 데이터 수집을 상상할 수 없는 수준으
로 끌어올렸습니다.
2010
년이 다가오자 구글의 경영진은 통계학자가 향후
10
년 내에 매력적
인 직업을 갖게 될 것이라고 주장했습니다 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.