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
- 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)
- 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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