건빵의 블로그

가끔 Data Science를 위해 R이나 Python을 공부하려고 하는데, 어떤 좋은 소스가 있는지에 대한 질문을 받는다. 요새는 좋은 책도 많아 책으로 공부하는 방법도 추천하지만, 오늘 소개하려고 하는 사이트는 DataCamp라는 사이트이다. Data Science를 위해 많이 사용되는 R과 Python의 코스를 제공하며 언어에 대해 전혀 경험이 없는 사람들을 위한 기본 코스부터 통계학, 머신러닝 지식이 필요한 코스까지 다양하다. 내가 생각하는 DataCamp의 장점과 단점은 다음과 같다.장점1. 단계별로 간단한 코드 문제가 나오고 풀어가는 방식으로 interactive하게 설계되어 재미있음 2. 코스가 무겁지 않게 잘 나누어 설계되어 있어 질리지 않고 계속 공부할 수 있음 3. 각 코스마다 cert..

아래 글의 내용은 Coursera의 Computing for Data Analysis 를 참고하였습니다. 문제시 삭제하겠습니다. 나는 대학원에서 Social Computing, Online Social Network analysis 등에 관해 연구를 하고 있는데, 데이터 분석을 위해 주로 R을 사용한다. 처음에는 연구실 사람들이 다 쓰니까 썼지만, R은 언어가 쉽기도 하지만 다양한 통계패키지들이 잘 되어 있고 비주얼라이제이션도 잘 되기 때문에 많이 사용되는 것 같다. 특히 R의 단점 중 하나가 싱글 머신에서의 대용량 처리에 적합하지 않다는 것인데 (single core를 이용하며, in-memory 방식으로 동작한다), 데이터 분석을 할때는 싱글머신 이상의 데이터를 한번에 올리는 경우는 그렇게 많지 않아..