yekang

데이터 공부를 시작하는사람들은 R을 해야하는지 Python을 해야하는지 SQL을 해야하는지 묻는다.나 또한 그중 한명이었다. 나는 컴퓨터공학도로 Python으로 시작했으며 Sql 공부도 하며 공모전 언어 통일의 이유로 R을 사용하기도 했다.이러한 언어들은 데이터 과학을 하기 위한 도구이고 또한 이들을 함께 공부할 수 있는 책이 나왔으면 하는 생각을 했는데 정확히 '데이터 전처리 대전'이 그 책이다. 또한 데이터 분석 부서의 인턴을 했었는데 실무에서도 Python, R, Sql을 모두 다 사용했었는데 인턴 시기에 나왔다면 동기들과 함께 사서 봤을법한 책이다. 막 입문하는 자보다는 언어 하나를 했고 나무보다는 숲을 보고 싶으며 좀 더 실무적으로 접근하고 싶은 자들에게 추천한다.

4차 산업혁명의 시대의 흐름에 편승하고 싶은 자, IT 업계로의 취업을 꿈꾸는 꿈나무에게 추천하고자 합니다. 인턴하면서 파이썬을 쓰고 있는데 파이썬을 사용한 알고리즘 가이드북이라 좋았고, "코딩게임" 플랫폼을 이용해 재미있게 접근할 수 있었습니다. 사실, 가장 중요한 것은 문제 해결 능력이라고 생각하는데 제가 기존에 본 책들과는 달리 아이디어적으로 접근하는 부분이 친절해 알고리즘 입문자, 알고리즘을 학교에서 배웠지만 응용하지 못하는 학생들에게 더욱 도움이 될거라 생각합니다. 책을 정독하고 나서 TAOCP(The Art of Computer Programming)책을 학습하면 더할 나위 없이 좋고 추후 취업을 위한 코딩 테스트에 많은 도움이 될거라 생각합니다!!

* 45 % 최저가, 알고 보니 옵션가 데이터 분석에도 최저가에 붙는 옵션가처럼 조건에 따라 값이 바뀌기도 한다. 물론 데이터 분석에는 상품 대신 변수나 사건에 관심을 갖는다. 이 관심 변수나 관심 사건을 이해하기 위해서 변수의 평균을 구하고, 사건이 일어날 확률을 계산한다. 그러나 이 값들이 항상 똑같은 것은 아니다. 앞서 살펴본 변수들의 관계를 잘 활용하면 드디어 데이터 속에 있는 차이를 설명할 수 있다. - 조건부 확률과 조건부 평균 평균은 변수의 특징을 보여줄 뿐 키 차이를 설명하지는 못한다. 즉, 관심 변수는 자기 자신을 통해서는 평균과 같이 변수의 전반적인 특징을 설명하거나 다섯 숫자 요약을 통해 관측치들의 눈에 띄는 차이를 확인하는 것이 최선이다. 왜 그런 차이가 나는지 이유를 설명할 수는 ..