[서평] 데이터 과학을 위한 파이썬과 R (한빛미디어)

이책의 대상 독자는 "데이터 과학 분야의 실무자"이다.

"파이썬 vs. R"이라는 도구 사고 방식에서 벗어나 생산적인 통합 커뮤니티를 만들고자 한다.

이 책을 보려면 "파이썬 or R" 한 언어는 익숙하게 다루어야 한다. 

 

데이터 과학에서 필수 도구인 파이썬과 R의 기술적 상호 작용에 대해 설명하고, 사례 연구를 통해 각 언어의 강점과 시너지 효과를 보여준다. 그리고 한 걸음 더 나아가 오픈소스 생태계를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 실습을 제공한다. 파이썬과 R의 장점을 모두 활용하면 더 크고 복잡한 데이터 과학 프로젝트에서도 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것이다.

 

 

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 끝내려면 상황에 맞게 적절한 도구를 선택할 수 있어야 합니다. 어떤 작업에서는 R이 더 적절할 수 있지만 또 다른 작업에서는 범용 언어인 파이썬이 더 나을 수도 있기 때문입니다. 이 책은 데이터 과학에서 필수 도구인 파이썬과 R의 기술적 상호 작용에 대해 설명하고, 사례 연구를 통해 각 언어의 강점과 시너지 효과를 보여줍니다. 그리고 한 걸음 더 나아가 오픈소스 생태계를 활용한 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 실습을 제공합니다. 파이썬과 R의 장점을 모두 활용하면 더 크고 복잡한 데이터 과학 프로젝트에서도 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

파이썬과 R, 무엇이 더 강력한 데이터 과학 도구일까요?

데이터 과학 분야에서는 파이썬과 R이 주축을 이루고 있습니다. 그렇다면 둘 중 더 강력한 도구는 무엇일까요? 이 책은 특정 상황에서 어떤 언어가 더 큰 장점을 갖는지 알아보고, 각 언어의 장점을 최대한으로 활용하는 방법을 다룹니다.

그런데 데이터 과학에서 파이썬과 R은 “함께 사용할 때” 정말로 강력한 도구가 된다는 사실을 알고 있나요? 이 책은 어디서도 다루지 않는 파이썬과 R의 시너지 효과를 설명하고, 각 언어로 작성된 스크립트를 단일 워크플로에서 단일 스크립트로 만드는 방법도 살펴봅니다!

평소 데이터 과학 프로젝트에서 한 가지 언어만 사용했다면 이 책을 통해 원래 사용하던 언어를 기반으로 다른 언어를 배울 수 있습니다. 그렇게 파이썬과 R을 모두 다룰 수 있는 이중 언어 사용자가 되면 예제를 통해 특정 상황에서 어떤 언어를 선택해야 하는지 학습합니다. 최종적으로는 두 언어를 모두 사용하여 성공적인 데이터 과학 프로젝트를 완성할 수 있습니다.