데이타 과학자가 읽어야할 20가지 좋은 글들(Data Science Central 내부 서류)

Data Science Central 내부 서류

이글의 원본은 Data Science Central에 올라온 모든 데이타 과학자가 읽어야할 38가지 세미나 기사들의 일부입니다.

원본은 http://www.datasciencecentral.com/profiles/blog/list?user=18dbktubfz01d 에서 보실 수 있습니다.

1. 어떻게 가짜 상관 관계를 감지하고, 어떻게 진실의 하나를 찾는지...자동화된 자료

2. 과학: 신뢰 구간

3. 과학 자료와 비교한 16개의 분석 분야

4. 3차원으로부터: 360도 과학 자료

5. 10가지의 회귀 중 어느 하나를 선택할 것인가?

6. 실제 자료에서의 지도 축소(Hadoop 스타일)의 실제 그림

7. 클러스터링 및 예측에 대한 잭나이프 로지스틱 및 선형 회귀

8. Hadoop과 빅데이타를 위해 디자인 된 씨멘틱 분산

9. 예측능력의 새로운 정의를 포함한 빠른 조합적 기능 선택

10. 인터넷 위상 기하학 지도 제작

11. 어떤 데이터베이스가 SQL인지 SQL이 아닌지 가져야 하는 11가지 특징들

12. 모든 대시보드들이 가져야 하는 10가지 특징들

13. 매우 큰 자료세트를 위한 클러스터링 아이디어

14. 재고된 숨은 의사 결정 트리(HDT)

15. 빅데이타에 대한 상관계수와 결정계수

16. MapReduce가 할수 없는 것은?

17. 빅데이타를 위한 엑셀

18. 대규모 데이터세트에 대한 빠른 클러스터링 알고리즘

19. 빅데이타의 골칫거리

20. 흥미로운 자료 과학 응용 프로그램: Steganography

(주)에스비아이에스 부설 솔루션 연구소