Data Science (Python 실습)

1 프로그램 소개 및 설치

2 기본 문법 1

3 기본 문법 2

4 EDA: 수치형, 범주형 기술통계

5 표본 추출

6 데이터 전처리: 결측치, 이상치

7 데이터 전처리: 파생변수 생성

8 데이터 전처리: 데이터 병합

9 데이터 전처리: 정렬 및 변환

10 데이터 전처리: 사용자 정의 함수 활용

11 상관 분석

12 비계층적 군집분석

13 단순 회귀분석

14 다중 회귀분석

15 분류: 로지스틱 회귀분석

16 분류: 나이브 베이즈

17 KNN(K-Nearest Neighbor)

18 의사결정나무 모델: 분류 및 회귀나무

책을 사 봐야겠다.