コンピューターで学ぶデータ科学2

FAQ

Q1. PythonとRはどの言語を学ぶべきですか?

#노트북 안에서 그래프를 그리기 위해
%matplotlib inline

# Import the standard Python Scientific Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Suppress Deprecation and Incorrect Usage Warnings 
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

question = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/corazzon/KaggleStruggle/master/kaggle-survey-2017/data/schema.csv')

# 판다스로 선다형 객관식 문제에 대한 응답을 가져 옴
mcq = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/corazzon/KaggleStruggle/master/kaggle-survey-2017/data/multipleChoiceResponses.csv', encoding="ISO-8859-1", low_memory=False)

sns.countplot(y='LanguageRecommendationSelect', data=mcq)

# 현재 하고 있는 일에 대한 응답을 해준 사람 중 Python과 R을 사용하는 사람
# 응답자들이 실제 업무에서 어떤 언어를 주로 사용하는지 볼 수 있다.
data = mcq[(mcq['CurrentJobTitleSelect'].notnull()) & (
    (mcq['LanguageRecommendationSelect'] == 'Python') | (
        mcq['LanguageRecommendationSelect'] == 'R'))]
print(data.shape)
plt.figure(figsize=(8, 10))
sns.countplot(y='CurrentJobTitleSelect', 
              hue='LanguageRecommendationSelect', 
              data=data)

データ科学ツール

mcq_ml_tool_count = pd.DataFrame(
    mcq['MLToolNextYearSelect'].value_counts())
mcq_ml_tool_percent = pd.DataFrame(
    mcq['MLToolNextYearSelect'].value_counts(normalize=True))

mcq_ml_tool_df = mcq_ml_tool_count.merge(
    mcq_ml_tool_percent, left_index=True, right_index=True).head(20)
mcq_ml_tool_df.columns = ['응답 수', '비율']
mcq_ml_tool_df

Q3. データセンターはどこで勉強すればいいですか?