밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

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ments

(데이터 기반 문서)’라고 불리는 자바스크립트 라이브러리

D3

.

js

10

를 써보

자. 자바스크립트에 대해 아는 것이 거의 없어도

D3

갤러리

11

에 있는 예시들을

이용하면 내 데이터에 맞게 사용할 수 있다. (좋은 데이터 과학자는

D3

갤러리

에서 단순히 복붙을 하지만, 훌륭한 데이터 과학자는

D3

갤러리로부터 좋은 아

이디어를 훔친다.)

D3

에는 전혀 관심이 없더라도, 갤러리를 한번쯤 훑어보는 것만으로 시각화에

대해 많은 것을 배울 수 있을 것이다.

마지막으로

Bokeh

12

는

D3

의 기능을 파이썬으로 가져온 것이다.

27.3.5

R

R

13

을 배우지 않아도 아무런 문제가 되지 않지만, 많은 데이터 과학자와 데이터

과학 프로젝트가

R

을 사용하기 때문에 익숙해지는 건 의미가 있다.

그래야

R

에 기반한 블로그 포스트, 예시, 또는 코드를 이해할 수 있기 때문이

기도 하고, 다른 한편으로는 그래야 파이썬의 (상대적으로) 깨끗하고 우아한 면

을 더욱 사랑하게 될 것이기 때문이다. 그리고 오랜 시간 지속되고 있는 ‘

R

vs

파

이썬’ 논쟁에 여러분도 조금 더 근거를 가지고 참여할 수 있기 때문이다.

27.3.6

딥러닝

딥러닝을 하지 않고도 데이터 과학자가 될 수 있지만, 트렌디한 데이터 과학자

가 되지는 못할 것이다. ...