Python 데이터 과학 및 머신 러닝의 기초

데이터 과학과 머신 러닝은 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 우리가 세상을 이해하는 방식을 변화시키고 있습니다. 데이터의 힘을 활용하는 방법을 배우고 싶다면 Python 프로그래밍을 시작하는 것이 완벽한 곳입니다.이 과정을 마치면 Python 코드를 자신있게 작성하고 복잡한 데이터 세트를 정리하고 분석하며 자신만의 예측 머신 러닝 모델을 만들 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: • 기본적인 데이터 과학 개념, 주요 용어 및 기본 정의를 이해합니다. • 데이터 조작 및 분석을 위한 핵심 Python 프로그래밍 기술을 마스터합니다. • NumPy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 적용하여 데이터 세트를 구성하고 처리합니다. • Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 명확하고 정보가 풍부한 데이터 시각화를 구축합니다. Scikit-Learn을 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가하는 방법을 연습합니다. • 선형 회귀 및 결정 트리와 같은 기본 알고리즘을 탐구합니다. 이 과정은 필수 용어와 기본 개념에 대한 철저한 소개로 시작하여 실제 핸즈온 자료로 이동합니다. 데이터 과학 이론을 이해하는 것에서 실제 코드를 작성하고 실제 문제를 해결하는 것까지 점진적으로 진행됩니다. 이 과정은 초보자를 위해 명시적으로 설계되었으므로 사전 프로그래밍 또는 통계 경험이 필요하지 않습니다.