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2020년 1월 11일 (토) 10:34 판
1 개요
- 2020 데이터 과학 스터디
- 2020 데이터 사이언스 스터디
- 과제·예제·실습 중심
- 데이터 과학 치트시트
2 도입
- 데이터 과학이란 무엇인가?
- 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
- 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)
- 방법2 - 따로 설치
- Spyder, RStudio 실행 후 작업표시줄에 고정
6 같이 보기
7 참고
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