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한빛미디어
종의기원, 22년의 시간은 데이터 숙성을 위해 필요했다(下)
우리가 발견한 7가지 데이터 트렌드 : 인프라에서 학습을 위한 툴까지
종의기원, 22년의 시간은 데이터 숙성을 위해 필요했다(上)
데이터 처리, KSQL로 더 많이, 더 빠르게, 더 쉽게
『처음부터 배우는 데이터 과학 with R』 강사 김승욱 - R을 R려 드립니다
파이썬 데이터 분석 입문 10, 여러 개의 CSV 파일에서 합계 및 평균 계산하기
파이썬 데이터 분석 입문 09, 여러 파일의 데이터 합치기
파이썬 데이터 분석 입문 08, 여러 개의 CSV 파일 읽기
파이썬 데이터 분석 입문 07, 패턴/정규 표현식을 활용한 필터링
파이썬 데이터 분석 입문 06, 특정 집합의 값을 포함하는 행의 필터링
파이썬 데이터 분석 입문 05, 특정 행을 필터링하기
파이썬 데이터 분석 입문 04, CSV 파일 읽고 쓰기(파트2)
파이썬 데이터 분석 입문 03, 기본 문자열 파싱이 실패하는 경우
파이썬 데이터 분석 입문 02, CSV 파일
파이썬 데이터 분석 입문 01, 왜 프로그래밍 기반 데이터 분석이 중요한가?
『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』 02, 왜 파이썬인가?
『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』 01, 왜 머신러닝인가?
비즈니스 블록체인 #2, 블록체인이란 무엇인가? (2/2)
왜 당신에게 새로운 데이터베이스가 필요한가 : 분석 데이터베이스는 성능과 확장성을 제공해 줄 수 있다
분석 데이터베이스를 활용할 때 피해야 할 5가지 실수들
완벽한 데이터 과학자 이력서 작성을 위한 다섯 가지 비결
패스트 데이터는 사람들을 위한 것이다
Python의 pandas를 사용하면 몇줄의 코드만으로 Data Analysis를 쉽고 강력하게 처리할 수 있다
통계 데이터 탐색과 상식 : 공공 정보보안 연구를 소비하는 방식에 대해서
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