EDA 도구 활용 - 효율적인 탐색적 데이터 분석 개요 효율적인 탐색적 데이터 분석을 위한 자동화 도구를 학습합니다: EDA 도구: Sweetviz, Pandas Profiling, DataPrep, AutoViz 자동화 분석: 데이터 개요, 통계 분석, 시각화 실무 활용: 데이터 품질 검사, 모델링 전 탐색 고급 기법: 커스터마...

Matplotlib 고급 시각화 - 데이터 분석을 위한 전문 기법 개요 데이터 분석을 위한 고급 시각화 기법을 학습합니다: 시각화 라이브러리: Matplotlib, Seaborn, Plotly 비교 고급 기법: 분포, 관계, 시간, 비율 시각화 스타일링: 한글 폰트, 테마, 레이아웃 설정 실무 활용: 분석 과정과 보고서용 시각화 ...

선형회귀분석 - 머신러닝의 기초와 농어 무게 예측 개요 머신러닝의 기초인 선형회귀분석을 통해 데이터 예측의 핵심 원리를 학습합니다: 머신러닝 이론: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 데이터 분리: 훈련 데이터와 테스트 데이터 분할 선형회귀: 농어 길이로 무게 예측 실습 모델 평가: 성능 지표와 과적합/과소적합 이해 1. 머신러닝...

Matplotlib 기초 - 데이터 시각화의 핵심 도구 개요 Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다: 기본 구조: 그래프 생성과 커스터마이징 폰트 설정: 한글 폰트 설정과 스타일링 시각화: 히스토그램, 박스플롯, 히트맵 활용 실무 적용: 효과적인 데이터 시각화 기법 1. Matp...

EDA(탐색적 데이터 분석) - 데이터 이해의 첫 걸음 개요 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터를 이해하고 패턴을 발견하는 핵심 과정입니다: 데이터 타입: 수치형, 문자형, 범주형, 불리언형 분류 기술 통계: 중심 경향성과 분산성 측정 EDA 도구: Sweetviz를 활용한 자동화된 분석 실무 적용: 체계적인 데이터 탐색 방법론...

데이터 분석 기초 - 자동차 결함 리콜 데이터 분석 실습 개요 데이터 분석의 기본 과정을 자동차 결함 리콜 데이터를 통해 실습합니다: 데이터 읽기: DataFrame 구조 확인 데이터 정제: 결측치, 중복값 확인 및 처리 데이터 시각화: 데이터 특성 파악을 위한 시각화 실무 적용: 실제 데이터 분석 프로젝트 경험 1. 데이터 ...

실습2. 현대자동차 가격 예측 230916 데이터로드 및 확인 EDA(sweetbiz사용) 가공데이터 저장 모델링(선형회귀, 결정트리, KNN 알고리즘적용) 학습단계, 예측단계 평가척도 작성 최적의 모델 찾기 ## 데이터 로드 및 확인 ...

실습1. 농어길이로 무게 예측 230913 데이터 수집 및 확인 모델 학습 : 단순 선형 회귀 산점도 230914 평가지표 : 단순 선형 회귀 모델 학습 및 평가 지표 : 다항 회귀, 결정트리, K최근접이웃 — 데이터 수집 및 확인 1-1. df = pd.read_csv('path') 1-2. df.info() 1-3...

TensorFlow 기본 모델링 231016 학습한 내용 정리 TensorFlow 개요 정의 TensorFlow: Google에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크 딥러닝 모델 구축과 훈련을 위한 종합적인 플랫폼 Tensor: 다차원 배열, Flow: 데이터 흐름 그래프 특징 유연성: 다양한 머신러닝 모델 구축 가능...

RNN (Recurrent Neural Network) 자연어 처리 231018 학습한 내용 정리 RNN 개요 정의 Recurrent Neural Network (순환 신경망) 시퀀스 데이터 처리에 특화된 딥러닝 모델 이전 시간의 정보를 현재 시간에 활용 특징 시퀀스 처리: 순서가 있는 데이터를 효과적으로 처리 메...