데이터 분석 With Python

1. 데이터 핸들링

    1. 판다스 데이터 구조

    2. DataFrame기본

    3. row/column 선택, 추가, 삭제

    4. 조건에 맞는 데이터 탐색 및 수정

    5. 데이터 정렬

    6. 데이터 결합

    7. 데이터 요약

    8. 데이터 재구조화

    9. 데이터프레임에 함수 적용하기

    10.문자열 데이터 변환하기

    11.날짜 데이터 핸들링

 

2. EDA와 시각화

     1. EDA의 의미

     2. 막대 그래프와 히스토그램

     3. 상자그림

     4. 산점도

     5. 상관관계 시각화

     6. Pandas Profiling

 

3. 데이터 전처리

     1. 데이터 전처리의 의미

     2. 이상치 확인 및 정제

     3. 범주형 변수처리

     4. 데이터 분할

     5. 데이터 스케일링

     6. 차원 축소

     7. 데이터 불균형 처리

 

4. 머신러닝 프로세스

     1. 머신러닝의 의미

     2. 머신러닝 프로세스 설명

     3. 성능평가 기법

     4. 머신러닝 분석-회귀분석

     5. 머신러닝 분석-분류

 

5. 머신러닝 지도학습

     1. 단순선형회귀

     2. 다항회귀

     3. 다중회귀

     4. 로지스틱 회귀

     5. 서포트 벡스 머신

     6. K-최근접 이웃

     7. 의사결정나무

     8. 앙상블

     9. 나이브베이즈 분류

 

6. 통계분석

     1. 통계분석 프로세스

     2. t-test

     3. 분산분석

     4. 교차분석(카이제곱 검정)

     5.선형회귀분석

     6.군집분석

     7.연관분석

     8.시계열 분석