대립가설과 귀무가설을 이용하여 어떠한 방법론으로 통계적 추론을 할 수 있는지 가볍게 정리해 보았습니다.

서로 다른 배경을 가진 분석가와 기업 관리자의 원활한 의사소통을 위해, 경영학에서 말하는 이론과 사례를 파이썬 코드로 옮겼습니다.

데이터를 분석 및 처리에 적합한 형태로 만드는 과정을 총칭합니다.

데이터 전처리는 데이터 분석 및 처리 과정에서 중요한 단계이고 데이터 분석,

데이터 마이닝, 머신 러닝 프로젝트에 적용 합니다. 그리고 일반적으로 데이터는 비어있는 부부인 있거나 정합성이 맞지 않는 경우가 많이 있습니다.

아무리 좋은 도구나 분석 기법도 품질이 낮은 데이터로는 좋은 결과를 얻기가 힘듭니다.

아직은 정착되지 않은 다양한 빅데이터 직군과 업무 수행 범위 및 이와 관련된 직업에는 어떤 종류들이 있고, 어떤 일들을 하는 것인지? 어떠한 역량을 필요로 하는지? 등에 대하여 살펴보려고 합니다.

주요 빅데이터 대학원의 특징과 커리큘럼을 소개합니다.

데이터의 종류는 크게 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 나뉩니다.
이것이 왜 이렇게 나뉘는 지는 데이터의 정의와 개념을 이해해야 합니다.
본 글에서는 데이터의 개념과 데이터의 종류들을 알아봅니다.

데이터 분석 정의, 빅데이터의 의미, 데이터 분석 과정에 대한 이해와 kaggle을 통해 비교적 쉽게 데이터 분석을 접근 할 수 있음을 알 수 있다!

데이터 분석가와 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트의 차이, 그리고 데이터 분석가가 하는 일과 역량에 대한 궁금증을 현업 데이터 분석가가 직접 풀어드립니다.

4차 산업혁명 시대 큰 주목을 받고 있는 미래 유망 직업 빅데이터 분석가 빅데이터 분석가가 되기 위해 필수적인 요소들을 필수 솔루션을 통해 알아보자.

데이터사이언티스트를 위한 웹 개발 streamlit을 알아보자!