데이터과학 자료모음

데이터 수집

• http://en.wikipedia.org/wiki/Sample_size_determination
• http://en.wikipedia.org/wiki/Design_of_experiments

데이터 준비

• How to share data with a statistician
• Tidy Data 주어진 데이터를 분석에 용이한 형태로 변형하는 것에 대한 Hadley교수의 논문과 R패키지

데이터 분석

• Simply Statistics 통계 관련 유명 블로그
• StatBlogs 통계 블로그 모음
• KDNuggets 데이터마이닝 관련 커뮤니티 포탈
• D3 Visualization of Confidence Interval 이외에도 많은 통개 개념에 대한 시각화를 제공
• Conf. interval vs. Hypothesis Testing — Cross-Validated
• Statistics Done Wrong (PDF — early version

시각화

• http://www.visualizing.org
• http://flowingdata.com
• http://junkcharts.typepad.com
• http://www.gapminder.org
• http://www.targetprocess.com/articles/information-visualization/

기계학습

• A Programmer’s Guide to Data Mining
• Advice for applying Machine Learning 기계학습 모델을 디버깅하는 방법에 대한 Python 튜토리얼
  • Andrew Ng의 관련 강의자료도 참조
• A Few Useful Things to Know about Machine Learning ML/IE/NLP쪽으로 잘 알려진 UW의 Pedro Domingos가 정리한 내용
• Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt 역시 기계학습을 현업에 적용하는 과정에서의 주의사항을 정리한 구글의 논문

검색 & 추천

• Introduction to Information Retrieval
• Evaluating Recommender Systems 추천 시스템(RecSys) 평가에 대한 MSR의 서베이 논문
  • 검색(IR) 평가관련 논문은 여기와 여기

분석 도구별

Excel / Spreadsheet

• http://chandoo.org/wp/
• http://excelexposure.com/
• http://www.skilledup.com/articles/free-excel-tutorials/
• EuSpRIG Spreadsheet mistakes – horror stories
• Art of the Spreadsheet

R

• http://www.r-tutor.com/elementary-statistics
• http://www.ats.ucla.edu/stat/r/
• http://www.statmethods.net/
• http://swirlstats.com/
• https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
• Little Book of R for Time Series
• R Cheatsheets

Python

• http://pandas.pydata.org/
• http://ipython.org/notebook.html
• http://radimrehurek.com/data_science_python/
• Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers 파이썬 Bayesian 툴킷인 PyMC를 사용한 Bayesian 기법 교재
  • 비슷한 패키지로 R쪽에는 OpenBugs가 잘 알려져 있음

RDBMS

• http://www.dbguide.net 데이터베이스 관련 전문가 인터뷰 등

자료 유형별

무료 도서

NLP / IR / Text Mining

• Mining of Massive Datasets
• Natural Language Processing with Python
• Data-Intensive Text Processing with MapReduce

Machine Learning / Statistics

• Introduction to Statistical Thoughts
• Think Stats (2nd edition)
• http://www.wzchen.com/probability-cheatsheet

Information Visualization

• Data Visualization with JavaScript

Cheatsheet

• Slide Chooser Cheatsheet – The Extreme Presentation(tm) http://buff.ly/1D4M87q 프리젠테이션 슬라이드의 내용에 맞게 레이아웃을 고를 수 있는 가이드
• How to Choose the Right Chart http://buff.ly/1yJyyLr 데이터 유형 및 분석 목표에 따라 시각화를 고르는 방법을 설명
• ML Algorithm Selection Guide from Scikit-Learn
• ML Algorithm Selection Guide from DLib Library
• R Data Mining Reference Card
• What statistical analysis should I use?

컬럼/블로그

• O’Rielly Free Data Science Reports
• Steven Lohr from NYT
• Nate Silver from FiveThrtyEight

수업 자료

• UC Berkely Data Science (2011/2012)
• Coursera (by UW)
• Coursera (by JHU)

데이터셋

일반 데이터셋

• Google Public Data Explorer: 다양한 지역별/분야별 통계 자료를 시각화로 제공. 데이터원을 통해 원본 데이터 다운로드도 가능
• Statista : 분야별 통계자료. 무료계정으로 상당히 많은 자료 이용
• The Data and Story Library 교육용 데이터셋. 주제 / 통계기법별 데이터 제공
• Journal of Statistics Education Data Archive 통계 교육용 데이터
• https://tuvalabs.com/datasets/ 교육용 데이터 확산을 이념으로 하는 스타트업에서 공개한 데이터셋. 각 데이터마다 적절한 시각화도
• List of Dataset Collections

분야별 데이터셋

• WorldBank Data Catalog: 국가별 개발상황 등을 포함하는 종합 통계 제공
• World Trade Organization DataSet
• Sports Dataset Archive
• FiveThirtyEight의 데이터 통계학자/데이터과학자인 Nate Silver의 분석 데이터 및 스크립트가 공개

국내 데이터셋

• 빅데이터 전략센터
• 서울시 열린 데이터광장
• 공공데이터 포탈
• K-Stat 무역통계
• 수출입 무역통계 (관세청)

빅데이터 / API

• AWS Public Data Sets
• Publib Datasets in Github
• Microsoft Azure Data Marketplace(free)

데이터셋 패키지 (R)

• R Datasets Package
• R HistData Package

기타

데이터과학 커리어

• http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist
• http://www.slideshare.net/ryanorban/how-to-become-a-data-scientist
• http://www.oreilly.com/data/free/files/analyzing-the-analyzers.pdf
• http://firstround.com/review/how-to-consistently-hire-remarkable-data-scientists/

데이터과학 자료 모음

• http://hackershelf.com/browse/?popular=1
• http://datascienc.es/resources/
• http://101.datascience.community/
• http://www.quora.com/What-is-the-Data-Science-topic-FAQ
• http://www.quora.com/What-are-the-best-blogs-about-data
• http://www.quora.com/What-is-your-source-of-machine-learning-and-data-science-news-Why

개인을 위한 데이터 과학

개인 데이터 수집/분석에 관련된 자료입니다.

기사

• http://www.wired.com/2013/12/wearable-computers/
• http://www.pewinternet.org/2013/01/28/tracking-for-health/
• http://lifehacker.com/tag/tracking
• http://www.scoop.it/t/quantified-self-lifestyle-design Curated News

블로그 / 개인

• http://busterbenson.com/
• http://feltron.com/
• http://lifestreamblog.com/lifelogging/
• http://experimentable.com/qs-guide/
• http://measuredme.com/category/self-experimentation/
• http://blog.sethroberts.net/category/self-experimentation/

서비스

• 데이터 통합 https://www.tictrac.com/
• 질병 관리 https://ginger.io/
• https://www.beeminder.com/

출처_http://www.hellodatascience.com/