데이터 과학 개요
데이터 세트에 대해 작업할 때 해당 데이터 세트에 다른 통계 기능을 적용합니다. 기술 통계, 통계 테스트, 플로팅 기능 등을 광범위하게 탐색하는 데 사용하는 이러한 함수. 데이터 과학은 실제로 알고리즘 개발, 데이터 추론 및 특히 분석적으로 복잡한 문제를 해결하기 위한 기술에 대한 다학문 탐구입니다. 데이터 과학의 핵심에는 데이터가 있습니다.
Python에서 Pandas는 데이터 분석 라이브러리 중 하나이며 Excel 스프레드시트, CSV 및 기타 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다.
R 개요
R은 오픈 소스 언어입니다. 이 언어는 사용자 친화적인 환경을 개발하고 데이터 분석, 통계 및 그래픽 모델을 수행하는 더 나은 방법을 제공하기 때문에 매우 인기가 있습니다. 개발 당시 이 언어는 학술 및 연구 분야에서만 사용되었습니다. 하지만 요즘에는 Enterprise World에서도 사용합니다. 이제 R은 기업 세계에서 가장 빠르게 성장하는 통계 언어 중 하나입니다.
데이터 과학 전문 분야:
R은 거대한 커뮤니티에 속해 있습니다. 이 커뮤니티는 메일링 리스트, 사용자 기여 문서 및 매우 활동적인 스택 오버플로 그룹을 통해 지원을 제공합니다. CRAN은 사용자가 쉽게 기여할 수 있는 선별된 R 패키지의 거대한 저장소입니다. R 함수와 데이터의 모음입니다. 처음부터 모든 것을 개발할 필요 없이 최신 기술과 기능을 쉽게 개발할 수 있습니다.
기능
R에는 데이터 분석을 위한 많은 내장 기능이 있습니다. R 언어는 주로 통계 및 데이터 분석 목적에 적용됩니다. R은 기본적으로 데이터 분석과 관련된 연구 및 개발에 매우 필수적인 많은 도구를 가지고 있습니다.
애플리케이션의 핵심 도메인
데이터 분석에서 데이터 시각화는 매우 중요한 부분입니다. R은 ggplot2, ggvis, lattice 등과 같은 많은 패키지를 제공하므로 이러한 구현을 더 쉽게 만드는 데 매우 유용합니다.
패키지 가용성:
R에는 데이터 과학 관련 응용 프로그램을 구현하기 위한 많은 패키지가 있습니다. 엄청난 수의 패키지를 사용할 수 있기 때문에 R은 가장 자원이 풍부하고 다재다능합니다.
R 사용 시기 및 방법
데이터 분석 작업에 개별 서버에 대한 독립 실행형 컴퓨팅 또는 분석이 필요한 경우 이러한 상황에서 R이 사용됩니다. 이 언어는 탐색 작업에 매우 유용하며 모든 유형의 데이터 분석을 처리할 수 있으며 문제에 대한 큰 솔루션을 얻을 수 있습니다.
응용 프로그램
R 언어는 대부분 데이터 과학 환경에 적용됩니다.
파이썬
파이썬 개요
Python은 매우 유연한 언어이며 새로운 것을 하는 것이 좋으며 주로 가독성과 단순성에 중점을 둡니다. Python에는 데이터 과학 관련 응용 프로그램의 다양한 분야에서 작업할 수 있는 많은 패키지가 있습니다.
데이터 과학 전문 분야
데이터 세트에서 이상값을 찾는 데는 Python과 R이 모두 좋지만 데이터셋을 업로드하고 이상값을 찾는 웹 서비스의 경우 Python이 더 좋습니다.
기능
Python은 대부분의 데이터 분석 기능을 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어입니다.
응용 프로그램의 주요 영역 -
Python은 또한 Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow 등과 같은 패키지를 제공합니다. 이 패키지를 사용하면 Python에서 훨씬 더 단순한 심층 신경망을 개발할 수 있습니다.
패키지 가용성
Python에는 Pandas 및 Scikit처럼 데이터 분석을 위한 패키지가 거의 없습니다. 하지만 목표를 달성하는 것은 매우 쉽습니다.
Python을 사용하는 시기와 방법
데이터 분석 작업을 웹 앱과 통합해야 하거나 통계 코드를 프로덕션 데이터베이스에 통합해야 하는 경우 이러한 상황에서 Python이 사용됩니다. 프로덕션 용도로 알고리즘을 구현하는 데 매우 인기 있는 도구입니다.
응용 프로그램
Python은 다음과 같은 많은 분야에서 널리 사용됩니다. -
- 컴퓨터 비전 수행(얼굴 감지 및 색상 감지와 같은 기능)
- 게임 개발
- 기계 학습 수행(컴퓨터에 학습 능력 부여)
- 웹사이트 구축
- 로봇 공학 활성화
- 스크립팅 수행
- 웹 브라우저 자동화
- 과학적 컴퓨팅 수행
- 데이터 분석 수행
- 웹 스크래핑 수행(웹사이트에서 데이터 수집)
- 인공 지능 구축