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Educational Python for Big Data Analytics

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2024 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2024.05)바로가기
  • 페이지
    pp.181-181
  • 저자
    Juyong Ko, Donggeun Kim, Jai Woo Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A455347

원문정보

초록

영어
Big data analytics made outstanding achievements in the fields of business, science, public policy, etc. While experts are familiar with the theory and software, it has been challenging for non-experts to use software programs since it requires skills in programming, mathematical background, and statistical knowledge. In this project, we present Big Data Analytics Tools, an educational Python resource designed for a public willing to learn fundamental ideas in performance-oriented software and utilize data analytics tools in real-world scenarios. Big data analytics contains an educational Application Programming Interface (API), educational procedures from data cleaning to machine learning techniques for individuals who learn or develop from scratch. The data analytics tools paved the way for analyzing simulations on high-dimensional data with step-by-step instructions. Big data analytics tool is an open-source tool which manages and assesses the investigations of high-dimensional data, providing significant evaluation over a large number of data.

키워드

Artificial Intelligence Big Data Analytics Statistics Algorithms Education

저자

  • Juyong Ko [ Department of Big Data Science, College of Public Policy, Korea University, Sejong ]
  • Donggeun Kim [ Department of Big Data Science, College of Public Policy, Korea University, Sejong ]
  • Jai Woo Lee [ Department of Big Data Science, College of Public Policy, Korea University, Sejong ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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