"2020 데이터과학 스터디"의 두 판 사이의 차이

2020년 1월 23일 (목) 13:46 기준 최신판

1 개요[ | ]

2020 데이터 과학 스터디
2020 데이터 사이언스 스터디

스터디 개요 설명
질의/응답
과제 수행
- 데이터과학 치트시트
- 데이터과학 종합예제
- 데이터과학 용어집
스탬프 투어(?)

2 개론[ | ]

3 각론[ | ]

4 키워드[ | ]

언어, 툴, 라이브러리
- Python, Spyder, NumPy, Matplotlib, Pandas, TensorFlow, Keras...
- R, RStudio, ...
데이터 전처리
데이터 시각화 - 산점도, 히스토그램, 막대그래프, 꺾은선그래프, 박스플롯, 파이차트
통계분석 - t검정, 분산분석, 분할표, 카이제곱검정, 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

5 실습환경[ | ]

Spyder	Python용 IDE
RStudio	R용 IDE

6 설치[ | ]

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

윈도우 Anaconda 설치

방법2 - 따로 설치

Spyder, RStudio 실행 후 작업표시줄에 고정

7 같이 보기[ | ]

8 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
http://www.kocw.net/home/cview.do?mty=p&kemId=694004 통계의 기초
https://www.edwith.org/boostcourse-ds-kaggle 《edwith》 (입문) [부스트코스] Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스
https://www.edwith.org/aipython/joinLectures/28027 《edwith》 (기본) [부스트코스] 머신러닝을 위한 Python
https://www.edwith.org/boostcourse-dl-tensorflow 《edwith》 (기본) [부스트코스] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초
https://www.edwith.org/boostcourse-dl-pytorch 《edwith》 (기본) [부스트코스] 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초
https://www.edwith.org/deepnlp 《edwith》 딥러닝을 이용한 자연어 처리

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 ;2020 데이터 과학 스터디
 ;2020 데이터 사이언스 스터디
+* 스터디 개요 설명
+* 질의/응답
+* 과제 수행
+** 데이터과학 치트시트
+** 데이터과학 종합예제
+** 데이터과학 용어집
+* 스탬프 투어(?)
+==개론==
+* [[데이터 과학이란 무엇인가?]]
+* [[왜 데이터 과학인가?]]
+* [[데이터 과학 Python vs R]]
+* [[데이터 과학을 위한 Python 프로그래밍]]
+* [[데이터 과학을 위한 R 프로그래밍]]
+==각론==
+* [[데이터 과학 용어집]]
+* [[데이터 과학 치트시트]]
+** [[데이터 과학 Python 치트시트]]
+** [[데이터 과학 R 치트시트]]
+* [[데이터 과학 종합예제]]
 ==키워드==
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 * [[데이터 전처리]]
 * [[데이터 시각화]] - [[산점도]], [[히스토그램]], [[막대그래프]], [[꺾은선그래프]], [[박스플롯]], [[파이차트]]
-* [[통계분석]] - [[선형회귀]], [[다중회귀]], [[로지스틱회귀]], [[분산분석]], [[카이스퀘어검정]], [[t검정]], [[시계열분석]], [[의사결정트리]], [[랜덤포레스트]], [[생존분석]]
+* [[통계분석]] - [[t검정]], [[분산분석]], [[분할표]], [[카이제곱검정]], [[선형회귀]], [[다중회귀]], [[로지스틱회귀]], [[분산분석]], [[카이스퀘어검정]], [[t검정]], [[시계열분석]], [[의사결정트리]], [[랜덤포레스트]], [[생존분석]]
 * [[데이터 마이닝]] - [[연관규칙학습]]/[[장바구니분석]], [[사례기반추론]], [[이상탐지]], [[군집분석]], [[연결분석]], [[결정트리]], [[신경망]], [[유전자알고리즘]]
 * [[머신 러닝]]
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 * [[텍스트 마이닝]] - [[웹스크래핑]], [[데이터 전처리]], [[형태소분석]]/[[품사태깅]], [[키워드빈도분석]], [[네트워크분석]], [[토픽모델링]], [[감정분석]]
 * 기타: [[과적합]], [[캐글]]
+==실습환경==
+{| class='wikitable'
+| [[Spyder]] || Python용 IDE
+|-
+| [[RStudio]] || R용 IDE
+|}
 ==설치==
-;선택 1 -Anaconda(Python, Spyder)
+;방법1 - [[Anaconda]]로 한 방에 설치 ([[Spyder]], [[Jupyter Notebook]] 등 포함)
 * [[윈도우 Anaconda 설치]]
-;선택 2 - Python, Spyder
+;방법2 - 따로 설치
 * [[윈도우 Python 설치]]
 * [[윈도우 Spyder 설치]]
+* [[윈도우 R 설치]]
+* [[윈도우 RStudio 설치]]
+;Spyder, RStudio 실행 후 작업표시줄에 고정
+[[File:Spyder RStudio on Taskbar .png|400px]]
 ==같이 보기==
 * [[스터디]]
 * [[데이터 과학]]
+* [[2020 영어 스터디]]
 ==참고==
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 * https://campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science
 * https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
+* http://www.kocw.net/home/cview.do?mty=p&kemId=694004 통계의 기초
+* https://www.edwith.org/boostcourse-ds-kaggle 《edwith》 (입문) [부스트코스] Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스
+* https://www.edwith.org/aipython/joinLectures/28027 《edwith》 (기본) [부스트코스] 머신러닝을 위한 Python
+* https://www.edwith.org/boostcourse-dl-tensorflow 《edwith》 (기본) [부스트코스] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초
+* https://www.edwith.org/boostcourse-dl-pytorch 《edwith》 (기본) [부스트코스] 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초
+* https://www.edwith.org/deepnlp 《edwith》  딥러닝을 이용한 자연어 처리
 [[분류: 데이터 과학]]