2023년 1월 29일 일요일
2023년 1월 28일 토요일
2023년 1월 9일 월요일
2023년 1월 8일 일요일
2023년 1월 5일 목요일
2023년 1월 4일 수요일
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.
2023년 1월 3일 화요일
Data Science 이론
새해를 공부로 시작했다 😅
1 자료의 이해1_기본 용어
2 자료의 이해2_시각화
3 통계분석_위치 & 변이 통계량
4 통계분석_확률 & 베이즈 정리
5 주요확률분포1_이산, 연속, 균등, 이항, 포아송, 지수
6 주요확률분포2_정규, t, 카이제곱, f
7 추론 통계1_추정
8 상관분석
9 선형회귀분석1_통계파트(기울기, 절편 구하는 법)
10 선형회귀분석2_통계파트(주요 가정)
11 선형회귀분석3_통계파트(변수처리, 성능평가)
12 지수분포-무기억성, 점추정 조건, 회귀분석-영향점
13 데이터 전처리1_데이터크리닝
14 데이터 전처리2_통합 및 축소
15 데이터 전처리3_변환
16 머신러닝 개요 및 유형
17 특성공학1_Under/Over fitting
18 특성공학2_모델평가기법
19 선형회귀분석_머신러닝파트
20 로지스틱 회귀분석
21 KNN 알고리즘
22 나이브베이즈
23 의사결정나무
24 군집분석 개요
25 비계층적 군집분석
2023년 1월 2일 월요일
2023년 1월 1일 일요일
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