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Data Analytics

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[python] 포인터 *args, **kwargs 사용법 >>> def sample(a, b, *args): ... print('a', a) ... print('b', b) ... print('args:', args) ... >>> sample(1,2) a 1 b 2 args: () >>> >>> sample(1,2, 3) a 1 b 2 args: (3,) >>> sample(1,2, 3, 4) a 1 b 2 args: (3, 4) >>> def sample2(a, b, **kwargs): ... print('a', a) ... print('b', b) ... print('kwargs', kwargs) ... >>> sample2(1,2, 3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError:..

Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics 1. What is Data Science? 데이터 과학자들은 통계학, 수학, 프로그래밍, 문제해결능력, 데이터를 기발한 방법으로 캐치하는 능력, 패턴을 찾기 위해 문제를 색다르게 바라보는 능력들을 갖추어야 합니다. 또한 데이터를 정제하고 준비하고 조정하는 활동들을 해야 합니다. 정형, 혹은 비정형 데이터들을 다루는 데이터 과학은, 위 활동과 관련된 모든 것을 포함하는 분야입니다. 간단히 말해서 데이터 과학이란, 데이터로부터 정보와 인사이트를 추출하려고 할 때 사용되는 기술들의 포괄적 용어입니다. 2. What is Big Data? 빅데이터는 기존의 응용 프로그램으로는 효과적으로 처리할 수 없는 엄청난 양의 데이터를 말합니다. 빅데이터의 처리는 집계되거나 조직되지 않은 로데이터로 시작되며, 단일 컴퓨터..

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