0. 강의 개요

목적

- Data Scientist 시험(Pro DS 시험 등)에 나오는 문제들을 풀 수 있게, 기본 개념 및 예제들에 대해서 설명하고자 함

- 시험 대비가 아니어도, 이 강의 내용을 충실히 따라오면, 통계/데이터마이닝 부분의 기초 개념 및 실제 적용을 충분히 할 수 있을 것임

 

사전 지식

- Python 기본 문법 및 Pandas 기본 기능은 알고 있어야 하고,

- 문제 풀이의 툴로 사용할 Jupyter Notebook이 설치되어 있고, 기본적인 사용법을 알고 있어야 함

 

강의 방법

- 텍스트로 된 설명 및 강의 자료는 이 tistory 페이지에 게재

- 동영상은 youtube에 올리고, 그 링크를 여기 tistory페이지내에 기재

- 코드는 쥬피터 노트북에서 생성되는 ipynb 파일로 작성/배포할 것임

- 개념설명에 필요한 모든 자료는 직접 제작할 것이고, 예제용 데이터는 직접 제작 혹은 인터넷에 공개된 자료(캐글 등)를 이용할 예정

 

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목차

1. 통계량

  1.1 대푯값

  1.2 산포

  1.3 데이터 스케일링

 

......

 

-끝-

 

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