데이터 과학자를위한 추천 대회 사이트

데이터 과학자를 목표로하는 사람들의 경력 형성에 도움이되는 경쟁자를 모았습니다. 데이터 과학자 세계에서 유명한 사이트입니다. Kaggle이라고 쓰고 "카글"이라고 읽습니다. 전세계 데이터 과학자들이 매일 여기에서 팔을 겨루고 있습니다. 2017년 3월 8일에 Google이 인수했습니다. 분석을 요청하고 싶습니다. 대기업이 상금을 걸고 있어 과거에는 메르카리, 리크루트가 대회를 하고 있었습니다...

기계 학습 입문파이썬데이터 과학자대회

데이터 분석을 위해 R과 Python은 어느 쪽을 공부해야 하는가?

데이터 분석이라고 하면, 역시 최근에는 R과 Python 밖에 없을까. 특히 Python은 매우 젊은 엔지니어에게 인기가 있습니다. 데이터 분석뿐만 아니라 여러 가지 용도가 있기 때문입니다. 최근 저도 데이터 분석계의 일을 하기 시작하고 있었고, 선배에게 R을 추천받았지만, Python 쪽이 조금만 경험이 있다. 거의 초보자이므로, 어느 것을 사용하는지 고민하고 있었다. 그래서, 조속히 데이...

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Twitter 데이터를 프로그래밍 필요없이 수집하는 방법

첫 투고로서 코로나 관련 tweet 분석 시리즈를 해 보았습니다. 이번은, 그 마무리로서, 원래 Twitter의 데이터를 어떻게 모을 것인가,를 소개하고 싶습니다. 물론 Amazon S3를 저장용 스토리지로 사용합니다. 우선, Twitter API 이용 신청을 하지 않으면 안됩니다. 단지 신청 작업입니다만, 여러가지 쓰거나, 원래 영어이거나, 라고 약간 귀찮거나 합니다. nehan은 외부 데...

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seaborn의 heatmap으로 아름답게 시각화

우선 pandas나 numpy, seaborn등의 필요한 라이브러리를 import해, 이번 사용하는 잘 알려진 데이터 세트의 iris를 데이터 프레임으로 읽어들인다. 그리고이 키의 SepalLengthCm, SepalWidthCm, PetalLengthCm, PetalWidthCm의 상관 관계를 seaborn의 heatmap으로 시각화. seaborn 이제 상관도를 얻을 수 있습니다. 위의 ...

데이터 과학자heatmap시각화상관 관계seaborn