Fast Campus: Data Analytics 15일차 (4/15)

http://www.moneyweek.co.kr/news/mwView.php?no=2015041414328094112&code=w0606

재현 가능한 연구(reproducible research) 

● 새로운 발견을 하기 위해서 사용한 데이터와 코드가 다시 사용 가능해야 한다.

● 독립적인 또 다른 연구자가 그 발견을 다시 만들 수 있어야 한다.

학교가 아니라 실무에서도 필요한 이유는? 

● 재현 가능한 연구를 염두에 두고 작업을 시작하면 더 체계적인 작업이 가능하다. 

● 동료들과의 의사 소통이 크게 개선된다. 

● 변화가 쉬워진다. 

재현 가능한 연구를 위한 도구 

● R 

● knitr, Rmardown 

● Markup language: markdown, html, tex

● Rstudio: IDE(R + knitr + markdown) 

● Cloud storage, versioning: Dropbox, github 

● CLI 재현 가능한 연구를 위한 팁

● 작업의 모든 사항을 기록한다. 

● 모든 기록은 텍스트 파일로 남긴다. 

● 모든 파일은 사람이 읽을 수 있게 한다. 

○ literate programming 

● 파일 사이의 관계를 명확하게 밝힌다. 

○ make links between files 

● 파일을 구조화하고 저장, 공유하기 위한 계획을 세운다

그래서 github을 쓰라는 말이다!!

ㅊㄴㅁ