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つの ...

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 ...

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 ...

Advanced statistical modelling, hypothesis testing, and academic workflows make R preferred for data-heavy research and reproducible ...

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 ...

When it comes to choosing a programming language, there really are only two choices if you’re working with data. For data science, machine learning, statistics, IoT technology and even automation, the ...

As I frequently travel in data science circles, I’m hearing more and more about a new kind of tech war: Python vs. R. I’ve lived through many tech wars in the past, e.g. Windows vs. Linux, iPhone vs.