머신러닝을 위한 데이터 분석 에센셜

ㆍ 데이터 분석 절차를 이해하고 그 과정에서 사용되는 파이썬 패키지를 통해 전체적인 그림을 그려봅 니다.

ㆍ 데이터 분석의 시작인 전처리 중 지도학습에 중요한 파티셔닝에 대해 학습합니다.

ㆍ 전처리의 역할과 모델링의 중요한 부분인 변숫값의 정규화를 살펴봅니다.

ㆍ 중앙값과 평균을 통해 자료의 중심을 알아가는 과정을 이해하고 모듈을 이용해 직접 계산을 해봅니다.

ㆍ 분산과 표준편차를 이용해 자료가 갖는 변화의 정도를 알아보고 모듈을 이용해 직접 계산합니다.

ㆍ 두 변수의 관계를 알려주는 공분산을 이해하고 직접 실습합니다.

ㆍ 상관관계를 이해하고 두 변수에 대해 분석을 합니다.

ㆍ 통계적 추론을 위한 가설검정을 살펴보고 내용을 리뷰합니다.

ㆍ 상관관계를 분석으로 활용하는 상관분석에 대해 알아보고 직접 실습합니다.

ㆍ 분산분석에 대해 살펴보고 원리를 이해합니다.

ㆍ 선형 회귀분석의 개념을 학습하고 직접 실습을 해봅니다.

ㆍ 선형 회귀분석의 결과를 알아보고 해석합니다.

ㆍ 선형 회귀분석을 활용한 예측을 실습합니다.

ㆍ 선형 회귀모형의 한계를 보완한 로지스틱 회귀모형을 실습합니다.

ㆍ 로지스틱 회귀분석을 더 살펴보고 해석 및 예측 부분을 알아봅니다.

ㆍ 선형 모형으로 모델링 후 해석하고 예측합니다.

ㆍ 로지스틱 회귀모형을 실습합니다.