But data science is a specific field, so while Python is emerging as the most popular language in the world, R still has its place and has advantages for those doing data analysis. Hoping to settle ...

このほど、「matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science｜GitHub」に、データサイエンスで利用するという観点からプログラミング言語で ...

企業が収集したデータの用途は、統計分析や機械学習のモデリング、視覚化などさまざまだ。どのような用途であれ、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールをはじめとするデータ分析ツールが欠かせない。 本資料は、「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」の3つ ...

Javaエンジニアがデータサイエンスに取り組むなら、別のプログラミング言語を検討することも視野に入る。有力な候補となるのが「R」「Python」だ。それはなぜなのか。R、Pythonそれぞれの基本的な特徴を見ていこう。 プログラミング言語および開発・実行 ...

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした増補改訂版で、「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を ...

Demand for data science experts continues to grow, with the most in-demand staff moving jobs for big pay increases as companies seek to expand their use of data analytics. According to the data from ...

The June update to Apache Spark brought support for R, a significant enhancement that opens the big data platform to a large audience of new potential users. Support for R in Spark 1.4 also gives ...

As programming languages go, there’s no denying that Python is hot. Originally created as a general-purpose scripting language, Python somehow became the most popular language for data science. But is ...

Java can handle large workloads, and even if it hits limitations, peripheral JVM languages such as Scala and Kotlin can pick up the slack. But in the world of data science, Java isn't always the go-to ...