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Mastering AI Data Classification: Ultimate Guide
Datamation
프로그래밍 [Programming]
프로그래밍은 문제를 컴퓨터로 해결하는 과정입니다. 데이터 분석가는 많은 양의 데이터를 분석하는 경우가 많습니다. 그러나, 이 작업을 수동으로 하면 시간도 오래 걸리고 실수할 가능성도 높습니다.
프로그래밍을 사용한 데이터 분석가는 자동화된 프로세스로 빠르고 정확한 데이터 처리를 할 수 있습니다. 프로그래밍으로 자동화하여 데이터를 분석해줄 수 있고, 더 빠르고 정확하게 일을 처리할 수 있습니다.
따라서, 데이터 분석가가 프로그래밍을 배우면 더 높은 경쟁력을 갖추게 되고, 미래에 더 많은 일을 할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
분석가에게 필요한 대표적인 프로그래밍 지식은
- 데이터 프로그래밍 언어들 ( Python, R, SAS, Scala, Julia, Matlab)
- 데이터 구조와 알고리즘 (Array, Dictionary, Tree, Hashmap)
- 웹 프로그래밍 (HTML, css, Javascript)
- 대용량 데이터 처리 기술 (Spark, Hadoop)
등이 있습니다.
PS. 이 포스트는 #데이터리차드 와 #노션AI 가 협업하여 만든
데이터 분석가에게 필요한 6가지 스킬 포스트입니다.
#데이터리차드 #데이터분석 #데이터과학
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2023년 3월 12일 오후 11:55
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F-Lab 에서 주니어 개발자들이(사실 개발자라면 누구나) 보시면 좋을 아티클 모음을 공유해 주었네요!
검색엔진부터 비동기 처리, NoSQL 등 다양한 분야의 아티클들이 공유되어 있으니 관심있으신 분들은 보시면 좋겠습니다.
F-Lab 에서 공유해주신 아티클 주제를 나열해보면 다음과 같습니다.
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