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지난 한 달 동안 R로 데이터 사이언스 여정을 시작한 방법
소개 지난 한 달 동안 나는 명확한 목표를 가지고 데이터 과학에 본격적으로 뛰어들기로 결심했다: R을 사용해 실제 데이터를 전문가처럼 분석하는 방법을 배우는 것.
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머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 8일차: Excel에서 Isolation Forest
Isolation Forest는 기술적으로 보일 수 있지만, 그 아이디어는 간단합니다: 무작위 분할을 사용해 포인트를 격리합니다. 포인트가 빠르게 격리되면 이상치이며, 만약 m...
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데이터 사이언스의 숨겨진 커리어 사다리를 오르는 방법
승진을 이끄는 행동들 The post How to Climb the Hidden Career Ladder of Data Science appeared first on Towards Data Science....
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Cursor를 사용해 내 iOS 앱에 새 기능을 추가하는 단계별 프로세스
Cursor는 코드를 작성하는 데는 뛰어나지만 디자인에 관해서는 그리 좋지 않습니다. The post The Step-by-Step Process of Adding a New Feature to My IOS App with Cursor appe...
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프로덕트 데이터 사이언티스트가 500일 플레이 후 본 LinkedIn Games에 대한 생각
단순한 퍼즐 게임이 실험, 제품 사고, 그리고 데이터 과학에 대해 드러내는 것 게시물: A Product Data Scientist’s Take on LinkedIn Games After 500...
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Train-Test Split의 종말
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
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머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 4일차: Excel에서 k-Means
실제 머신러닝처럼 보이는 학습 알고리즘을 구현하는 방법 The post The Machine Learning “Advent Calendar” Day 4: k-Means in Excel
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오후에 Data Lakehouse 부트스트랩하기
AWS에서 Athena, Glue/Spark 및 DuckDB와 함께 Apache Iceberg 사용. “Bootstrap a Data Lakehouse in an Afternoon” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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최고의 데이터 사이언티스트는 항상 학습한다
왜 지속적인 학습이 중요한지와 학습 주제를 어떻게 정할까 “The Best Data Scientists are Always Learning”이라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 3일차: GNB, LDA 및 QDA Excel에서
지역 거리에서 전역 확률로 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 3: GNB, LDA and QDA in Excel” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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LLM 프로토타입을 프로덕션 레디 시스템으로 전환하는 방법
LLM의 가장 유명한 응용 프로그램은 제가 “와우 효과 LLM”이라고 부르는 것들입니다. 이에 대한 바이럴한 LinkedIn 게시물이 많이 있으며, 모두 …
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Rust는 Data Science에 적합한가? 2025년 완전 가이드
소개: Rust는 데이터 과학을 위해 떠올리는 첫 번째 언어는 아닙니다—대부분의 학습자는 방대한 라이브러리와 ... 때문에 Python이나 R부터 시작합니다.