¿¢¼¿ÇÔ¼öÁ¤¸®¸ðÀ½Áý. RDocumentation. Kaggle: Your Home for Data Science. 수강료 400만원 데이터사이언스 스쿨 커리큘럼을 대체하는 온라인 무료강의 15개 커리큘럼. ‘바야흐로 데이터의 시대다’라고 할 만큼 이제는 IT뿐만 아니라 모든 업계에서 데이터의 중요성이 부각되고 있다.
아시다시피, 미국의 많은 대학과 교육기관은 앞다투어 데이터 사이언스와 관련된 학과, 교육 과정을 개설하고 있으며, 국내에서는 실무 교육 스타트업인 패스트캠퍼스가 데이터 사이언스 부트캠프인 데이터 사이언스 스쿨을 운영하고 있다. 이제는 채용 시장에서도 ‘데이터 OOO’ 구인 글이 확연히 증가했음을 알 수 있다. 핫한 데이터 사이언스, 어떻게 배우나 이 질문은 많은 사람들이 가장 궁금해하는 질문 중 하나이다. 언론과 다양한 매체를 통해 데이터 사이언스가 핫하고, 유망하고, 뭐하는 것인지는 충분히 알게 되었을 것이다. MOOC 무료 온라인 강의로 재구성해 본 데이터 사이언스 무료 코스 그래서 한 번 다양한 부트캠프 프로그램이 제공하는 커리큘럼을 모아서, 그 커리큘럼 내용을 온라인 무료 강의들로 재구성하였다.
본 커리큘럼은 페스트 캠퍼스의 데이터 사이언스 스쿨 커리큘럼을 무료 MOOC 강좌들로 재구성한 것이다. 1. Mit Open Courseware Introduction to Probability and Statistics MIT에서 제공하는 기초 통계학 강좌이다. 1-4주차는 기본적인 내용이라 통계학에 익숙한 사람은 넘겨도 되고, 5-8주차는 꼭 한번 풀어볼 것을 권한다. 9주차 이후부터는 Bayesian Inference와 NHST(Null Hypothesis Significance Testing), regression 등 심화내용이 나오는데 여유가 없거나 내용을 따라가기 어렵다면 넘겨도 좋다. 2. Texas University Linear Algebra – Foundations to Frontiers 통계학과 마찬가지로 선형대수학은 빼놓을 수 없는 필수 과목이다. 3.
데이터 사이언티스트를 얘기할 때, 프로그래밍 언어를 빼고 얘기할 수 없다. Codecademy 이전에 프로그래밍 언어를 접한 적이 없다면, 코드카데미의 ‘기초 파이썬’ 강좌를 추천한다. 4. Kaggle R Tutorial on Machine Learning. 로그인 - 퍼블리. Algospot.com. 문제 정보 문제 집들이에 n 명의 친구를 초대하려고 합니다.
할 줄 아는 m 가지의 음식 중 무엇을 대접해야 할까를 고민하는데, 친구들은 각각 알러지 때문에 못 먹는 음식들이 있어서 아무 음식이나 해서는 안 됩니다. 만들 줄 아는 음식의 목록과, 해당 음식을 못 먹는 친구들의 목록이 다음과 같은 형태로 주어진다고 합시다. 각 친구가 먹을 수 있는 음식이 최소한 하나씩은 있도록 하려면 최소 몇 가지의 음식을 해야 할까요? 입력 입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 수 T (T <= 50 ) 가 주어집니다. 모든 친구는 하나 이상의 음식을 먹을 수 있다고 가정해도 좋습니다. 출력 각 테스트 케이스마다 한 줄에 만들어야 할 최소의 음식 수를 출력합니다. 예제 입력 2 4 6 cl bom dara minzy 2 dara minzy 2 cl minzy 2 cl dara 1 cl 2 bom dara 2 bom minzy 10 7 a b c d e f g h i j 6 a c d h i j 3 a d i 7 a c f g h i j 3 b d g 5 b c f h i 4 b e g j 5 b c g h i 예제 출력 노트. Inferential Statistics.
R: Regular Expression. R Regular Expression R has various functions for regular expression based match and replaces.
The grep, grepl, regexpr and gregexpr functions are used for searching for matches, while sub and gsub for performing replacement. • grep(value = FALSE) returns an integer vector of the indices of the elements of x that yielded a match (or not, for invert = TRUE). >str <- c("Regular", "expression", "examples of R language") >x <- grep("ex",str,value=F) >x >x <- "line 4322: He is now 25 years old, and weights 130lbs"; >x <- grep("\\d","",x) >x • grep(value = TRUE) returns a character vector containing the selected elements of x (after coercion, preserving names but no other attributes).
>x <- grep("ex",str,value=T) >x [1] "expression" "examples of R language" • grepl returns a logical vector (match or not for each element of x). GI01/M055: Supervised Learning, Fall 2014. Course description The course covers supervised approaches to machine learning.
It starts by probabilistic pattern recognition followed by an in-depth introduction to various supervised learning algorithms such as Least Squares, Lasso, Perceptron Algorithm, Support Vector Machines and Boosting. Prerequisites Calculus, basic probability, basic linear algebra. Grading The course has the following assessment components: 1) Written Examination (2.5 hours, 75%) , 2) Coursework Section (2 pieces, 25%). Problem sets (Two - to be announced) Coursework #1 (lab 1): (Due 16 January 2015) Syllabus The schedule of the course is listed below. Reading list Main reference: T. Other suggested references: C.M. IEA.
Specialization. Getting Started. Learn Swift - Tutorials, Code Samples, References and more!