모든 데이타 과학자들이 읽어야할 18가지 주옥 같은 글들

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.

여기는 과학자료 및 큰 자료의 다양한 기술적인 측면에 초점을 맞춘 내부 및 외부 모두를 포함하여 선택합니다. 즐겨찾기를 자유롭게 추가하시기 바랍니다.

1. BigTable: 구조화된 자료를 위한 분산 저장소(스토리지) 시스템

2. 기계학습(머신러닝)에 관한 알기 위한 약간의 유용한 것들

3. 임의적 산림(Forests)

4. 큰 공유 데이타 은행을 위한 데이타의 관계형 모델

5. 다중 코어상의 기계학습을 위한 Map-Reduce

6. 대용량 자료 및 온라인에서 분류된 작은 표들을 붙여넣기

7. 아이템 대 아이템(Item-to-Item) 추천을 위한 협업 필터링 

8. 감성 트리(Sentiment Treebank)상에서의 의미 구성에 대한 회귀적인 심층 모델

9. Spanner: 구글의 전역적(Global)으로 분산된 데이터베이스

10. Megastore: 대화형 서비스를 위한 확장성, 고가용성 스토리지 제공

11. F1: 분산 SQL 데이터베이스의 척도

12. APACHE DRILL: 상호적인 애드혹 분석 규모

13. 리니어 필터링 및 예측 문제에 대한 새로운 접근 방식

14. 데이타 마이닝상의 상위 10가지 알고리즘

15. 페이지랭크 인증 순위 :  웹의 순위를 현실화하는 

16. MapReduce : 대형 클러스터 사항에서 단순화된 데이타 처리

17. 구글 파일 시스템

18. 아마존 다이나모(발전기)

(주)에스비아이에스 부설 솔루션 연구소