2020 데이터과학 스터디

1 개요

2020 데이터 과학 스터디

2020 데이터 사이언스 스터디

• 과제·예제·실습 중심
• 데이터 과학 치트시트

2 2020-01-11

• 데이터 과학이란 무엇인가?
• 데이터 과학을 왜 공부하는가?
• 데이터 과학이 다루는 범위는 어디까지인가?
• 데이터 과학 스터디 어떻게 할 것인가?
• 데이터 과학을 활용하는 사례, 분야는 어떤 것이 있는가?
• 데이터 과학 Python vs R
• 데이터 과학을 위한 Python 프로그래밍
• 데이터 과학을 위한 R 프로그래밍

3 키워드

• 언어, 툴, 라이브러리
  • Python, Spyder, NumPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Keras...
  • R, RStudio, ...
• 데이터 전처리
• 데이터 시각화 - 산점도, 히스토그램, 막대그래프, 꺾은선그래프, 박스플롯, 파이차트
• 통계분석 - 선형회귀, 다중회귀, 로지스틱회귀, 분산분석, 카이스퀘어검정, t검정, 시계열분석, 의사결정트리, 랜덤포레스트, 생존분석
• 데이터 마이닝 - 연관규칙학습/장바구니분석, 사례기반추론, 이상탐지, 군집분석, 연결분석, 결정트리, 신경망, 유전자알고리즘
• 머신 러닝
  • 비지도학습 - kNN, 클러스터링
  • 지도학습 - 선형회귀, 클래시피케이션, 서포트벡터머신, 신경망/딥러닝
• 텍스트 마이닝 - 웹스크래핑, 데이터 전처리, 형태소분석/품사태깅, 키워드빈도분석, 네트워크분석, 토픽모델링, 감정분석
• 기타: 과적합, 캐글

4 실습환경

Spyder	Python용 IDE
RStudio	R용 IDE

5 설치

방법1 - Anaconda로 한 방에 설치 (Spyder, Jupyter Notebook 등 포함)

• 윈도우 Anaconda 설치

방법2 - 따로 설치

• 윈도우 Python 설치
• 윈도우 Spyder 설치
• 윈도우 R 설치
• 윈도우 RStudio 설치

Spyder, RStudio 실행 후 작업표시줄에 고정

6 같이 보기

• 스터디
• 데이터 과학

7 참고

• https://www.tutorialspoint.com/python_data_science/index.htm
• https://www.tutorialspoint.com/machine_learning_tutorials.htm
• https://campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
• https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r