데이터 과학 기초다지기 교재
<< 차 례 >>
01 데이터 분석적 사고방식
데이터 과학자 전망
데이터 과학자의 영역
데이터 분석 절차
python 설치 및 개발 환경 설정
실용적인 R 이용 환경설정
02 파이썬 속성 강좌 1
variable
list
tuple
dictionaries
연습문제
03 파이썬 속성 강좌 2
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Matplotlib,Seaborn을 사용한 다양한 그래프 예제
04 통계 분석
기초 통계 분석 기초 통계 개념 t-검정과 시뮬레이션
05 데이터 시각화
데이터 저널리스트 - David Maccandless 공공 포털 데이터 – 대기 질 정보 R의 ggplot2를 활용한 데이터 시각화
06 파이썬으로 데이터 수집하기
공개 웹사이트들을 통한 데이터 수집 Web Crawling(Scrapping)하기 Selenium과 팬텀 JS를 이용한 Scraping 예시 1,2,3
07 기계 학습 모델의 소개
머신러닝 엔지니어가 알아야 하는 기계학습 모델
Scikit-learn library를 활용한 문제 풀이 예시
08 데이터 군집화
K-means Clustering 알고리즘 Clustering 알고리즘들 차원축소 알고리즘
09 딥러닝
딥러닝 기초 다지기 keras library를 활용한 MLP, LeNet5 따라하기
10 자연어 처리 맛보기
자연어 처리 맛보기
데이터 저널리스트
자연어 데이터 전처리
Scikit-Learn library기반 자연어 데이터 전처리
Kaggle의 텍스트 데이터 기반 감성 분석 예시
R을 사용한 자연어 데이터의 단어구름 시각화