머신 러닝을 위한 Python 기초

강력한 머신 러닝 모델을 훈련하기 전에 데이터를 정리하고 구조화하고 조작하는 방법을 알아야 합니다. 이 서면 교육 과정에서는 원시 데이터를 모델이 준비된 데이터 세트로 변환하는 필수 Python 라이브러리를 안내합니다. 기본적인 Python 스크립트 작성에서부터 자신있게 데이터 구조를 엔지니어링하는 과정을 거칩니다. 명확한 설명과 코드 작성 워크스루에 집중함으로써 NumPy 및 Pandas의 핵심 작업을 마스터하고 실제 데이터 세트를 처리하고 모든 머신 러닝 알고리즘에 준비할 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - 기본적인 머신 러닝 데이터 개념과 용어 이해 - NumPy를 사용하여 다차원 배열을 조작하고 벡터 산술을 수행합니다. - Pandas DataFrames 및 Series를 사용하여 구조화된 데이터 세트를 정리, 필터링 및 집계 - 현대적인 Python 타입 힌트를 적용하여 읽기 쉬운 강력한 데이터 파이프 라인을 구축하십시오. - 머신 러닝 워크플로우를 위한 숫자 및 범주 데이터 준비 및 사전 처리 - 서면 연습과 코드 분석을 통해 데이터 조작 기술을 연습 핵심 정의와 핵심 어레이 개념부터 시작하여 구조화된 코드 예제를 사용하여 고급 데이터 변환 기법을 단계별로 안내합니다. 실제 시나리오를 읽고 데이터가 원시 파일에서 깨끗한 형식으로 흐르는 방법을 분석합니다. 이 교육 과정은 Python에 대한 기본적인 이해를 갖추고 데이터 과학 및 머신 러닝으로 전환하고자 하는 초보자를 위해 설계되었습니다. 고급 수학이나 데이터 과학 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 데이터 준비 기술을 습득하십시오.