통계학 vs 컴퓨터공학, 멋대로 써보는 Data Science 미래에 대한 소고(小考)

개요

통계학과 컴퓨터공학이 보이지 않는곳에서 작은 다툼(?)을 하고 있습니다. 현 시점만 놓고 봤을 때 이 작은 다툼은 양측이 충분한 일리를 가진 의미있는 싸움이라고 생각하는데요. 이 부분에 초점을 맞추어 데이터 과학의 미래가 어떻게 변화할지 그동안의 경험을 통한 감(感)과 공상과학(?)을 가미하여 다소 건방져 보일지 몰라도 소신있게 예측해 보려합니다.

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[R] R 설치 및 환경구성(10분만에 끝내는)

개요

R을 활용한 데이터 분석의 첫관문. 설치 및 환경구성에 관한 포스트입니다.

R이란 무엇인가?


R은 __데이터 분석을 위한 통계 및 그래픽스를 지원하는 오픈소스__로 Python과 더불어 데이터 분석을 위한 도구로 가장 널리 활용되고 있다. Python이 범용 언어로서 개발자가 보다 선호하는 도구임에 비해 R은 IT 비전공자의 경우에도 널리 사용되는 장점이 있다. 머신러닝, 통계는 물론 금융, 그래픽스, 논문작성 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 CRAN에서 이를 가능하게 하는 다양한 패키지를 제공한다. 더불어 참조할 수 있는 레퍼런스가 다양하고, Eco환경이 훌륭하여 데이터 분석을 위한 최고의 도구임에 손색이 없다고 할 수 있겠다.

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Welcome to Jekyll!

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