일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- Machine Learning
- data science
- No SQL
- 주일설교
- 몽고디비
- 딥러닝
- R
- c++
- MongoDB
- WebGL
- 빅데이터
- 빅 데이터
- 데이터 과학
- openCV
- 우리들교회
- 빅데이타
- Statistics
- 인공지능
- Big Data
- Deep learning
- 김양재 목사
- Artificial Intelligence
- 통계
- 김양재 목사님
- nodeJS
- probability
- 확률
- 김양재
- 빅 데이타
- node.js
Archives
- Today
- Total
Scientific Computing & Data Science
[Data Analysis] Data Science Process 본문
Data science의 process는 다음과 같이 정리할 수 있다:
1. 질문하기
2. 배경연구(Background Research) 하기
3. 가설(hypothesis) 세우기
4. 실험을 통해 가설 검증하기
5. 데이터 분석 및 결론 이끌어 내기
6. 결과에 대한 토의하기기
결국 Data Science도 여타의 과학에 대한 절차와 거의 동일함을 알 수 있다.
'Data Science > Data Analysis' 카테고리의 다른 글
[Data Science / Data Analysis] 데이터 다루기 / 데이터소스 (PART 1) (0) | 2014.05.01 |
---|---|
[Data Analysis] 개요 / 데이터 획득 경로 (0) | 2014.04.28 |
[Data Analysis] 개요 / 빅 데이터에 대하여 (0) | 2014.04.28 |
[Data Analysis] 개요 / 데이터 시각화의 중요성 (0) | 2014.04.27 |
[Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석 (0) | 2014.04.26 |
Comments