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데이터 셋을 처리할 때, 우리는 다양한 통계 함수를 데이터 셋에 적용합니다. 이 함수들은 설명 통계, 통계 검정, 그래픽 기능 등 다양한 탐구에 사용됩니다. 데이터 과학은 실제로는 알고리즘 개발, 데이터 추론 및 기술의 다학제적 탐구로, 분석 복잡한 문제를 해결하는 데 특화되어 있습니다. 데이터 과학의 핵심은 데이터입니다.
Python에서는 Pandas가 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, Excel 엑셀 시트, CSV 및 다른 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다.
R은 오픈 소스 언어입니다. 이 언어는 사용자 친화적인 환경을 개발하고, 데이터 분석, 통계 및 그래픽 모델을 더 나은 방식으로 제공하는 데 도움이 되어 매우 인기가 있습니다. 언어가 개발되었을 때, 그 언어는 주로 학술 및 연구 분야에서 사용되었습니다. 하지만 지금은 기업계도 사용하고 있습니다. 현재 R은 기업계에서 가장 빠르게 성장하는 통계 언어 중 하나입니다.
R은 큰 커뮤니티에서 비롯되었습니다. 이 커뮤니티는 이메일 목록, 사용자가 제공한 문서, 매우 활발한 Stack Overflow 그룹을 통해 지원을 제공합니다. CRAN은 편집된 R 패키지의 큰 저장소로, 사용자들은 이에 대한 기여를 쉽게 할 수 있습니다. 이는 R 함수와 데이터의 모음으로, 새로운 기술과 기능을 개발하는 데 쉽게 접근할 수 있게 합니다.
R은 많은 내장 데이터 분석 기능을 가지고 있습니다. R 언어는 주로 통계와 데이터 분석 목적에 사용됩니다. R은 기본적으로 많은 도구를 갖추고 있으며, 이 도구들은 데이터 분석 관련 연구와 개발에서 매우 중요합니다.
데이터 분석의 경우, 데이터 시각화는 매우 중요한 부분입니다. 왜냐하면 R은 ggplot과 같은 많은 패키지를 제공하기 때문입니다.2ggvis, lattice 등, 이러한 구현을 간소화하는 데 매우 도움이 됩니다.
R은 데이터 과학과 관련된 애플리케이션을 구현하기 위한 많은 패키지를 가지고 있습니다. 많은 패키지의 사용 가능성으로 인해 R은 가장 자원이 풍부하고 사용이 많은 패키지 중 하나입니다.
데이터 분석 작업이 단일 서버에서 독립적으로 계산이나 분석이 필요할 때, 이 경우 R을 사용합니다. 이 언어는 탐구적 작업에 매우 유용하며, 어떤 유형의 데이터 분석을 처리할 수 있으며, 이 문제에 대한 큰 솔루션을 구현할 수 있습니다.
R 언어는 주로 데이터 과학 환경에 적용됩니다.
Python은 매우 유연한 언어이며, 새로운 일을 할 때 매우 좋으며, 주로 읽기 쉽고 간단함에 중점을 둡니다. Python은 데이터 과학과 관련된 다양한 분야에서 작업할 수 있는 많은 패키지를 가지고 있습니다.
데이터 셋에서 이상치를 찾는 데는 Python과 R 모두 좋지만, 웹 서비스에 데이터 셋을 업로드하고 이상치를 찾는 경우 Python이 더 좋습니다.
Python은 일반적인 프로그래밍 언어이며, 이는 대부분의 데이터 분석 기능이 사용 가능한 이유입니다.
Python은 또한 Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor Flow와 같은 패키지를 제공합니다. 이 패키지는 깊은 신경망을 개발할 수 있으며, 이는 Python에서는 매우 간단합니다.
Python과 Pandas와 Scikit과 같이, 데이터 분석 소프트웨어 패키지는 드문 편입니다. 하지만 목표를 달성하기는 쉽습니다.
데이터 분석 작업이 웹 애플리케이션과 통합되거나 통계 코드가 생산 데이터베이스에 통합되어야 할 때, 이 경우 Python을 사용합니다. 이는 생산 사용 알고리즘을 구현하는 매우 인기 있는 도구입니다.
Python은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.-
컴퓨터 시각을 수행하다(얼굴 검출과 색상 검출과 같은 기능)
게임을 개발하다
머신 러닝을 수행하다(컴퓨터에 학습 능력을 주다)
웹 사이트를 구축하다
로봇을 활성화하다
스크립트를 수행하다
네트워크 브라우저를 자동화하다
과학 계산을 수행하다
데이터 분석을 수행하다
웹 크롤링을 수행하다(웹 사이트에서 데이터를 수집하다)
인공지능을 구축하다