Make the Learning Curve/부스트코스16 [부스트코스]파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 -수료 www.boostcourse.org/ds112/joinLectures/28137 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 안녕하세요, 에이도입니다. 부스트코스의 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 강의를 수료했습니다! 이 강의를 통해 공공데이터를 통한 데이터 분석을 실제로 경험해았습니다. 이 강의에서는 총 3개의 프로젝트를 직접 경험해 볼 수 있습니다. 1. 서울 종합병원 분포 확인하기. 2. 건강검진 데이터로 가설검정 하기. 3. K-Beauty 온라인 판매분석하기. 저는 이 3가지 프로젝트를 직접 실습하며 판다스와 seaborn을 통한 분석 및 시각화에 조금은 익숙해진다는 느낌을 받았습니다. 실습해보며 혼자서도 데이터 분석 할 수 있는 길을 열어 주.. 2021. 2. 25. [부스트코스] 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 Quiz4 - K-beauty 온라인 판매분석 2021. 2. 25. [부스트코스] 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 Quiz3 - 건강검진 데이터로 가설검정하기 2021. 2. 15. [부스트코스] Hello, 데이터 사이언스! / 수강 1. 데이터 사이언스란 무엇일까? www.boostcourse.org/ds001/lecture/277825/ Hello, 데이터 사이언스! 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org [정의] 데이터 사이언스는 어떤 것에 무게를 두냐에 따라 다르다. 이처럼 데이터사이언스에 대한 정의가 다양하지만, 여기서 설명해주시는 가장 적절한 데이터 사이언스의 정의는 아래와 같다. 데이터 사이언스에 필요한 3가지 역량 : 도메인 지식 + 수학(통계) + 컴퓨터 사이언스 다시 말해서, 직무, 산업에 대한 지식 + 통계적 지식 + 컴퓨터공학적인 기술도 잘 아는 것이다. 하지만, 현실에서 이 3가지를 모두 다 달성하는 것은 어렵다고 한다. (이 3가지 모두 다 달성하면 유니콘이라고 부른다고 하신다. / 유니콘:.. 2021. 2. 15. [부스트코스]파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스_서울 종합병원 분포 확인하기 www.boostcourse.org/ds112/joinLectures/28586 1 공공데이터 상권정보 분석 ( 의료기관)¶ https://www.data.go.kr/data/15012005/fileData.do#layer_data_infomation 국가중점데이터인 상권정보 살펴보기. 1.1 필요한 라이브러리¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns 1.2 시각화를 위한 폰트 설정¶ In [2]: import matplotlib.pyplot as plt # 윈도우의 한글 폰트 설정 plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # 시각화 그래프가 노트북 안에 보이게 하기 %matplotlib .. 2021. 2. 3. [부스트코스] 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스_Quiz 2 부스트코스 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 Chapter3 서울 종합병원 분포 확인하기 챕터의 Quiz 정답입니다 ! www.boostcourse.org/ds112/joinLectures/27611 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 2021. 1. 25. [부스트코스] 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 / Quiz 1 안녕하세요? 에이도입니다. 부스트코스 - 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스를 수강하고 있습니다! 파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 이번에도 퀴즈에 도움을 드리고자 이렇게 글을 작성하게 되었습니다. 이 퀴즈는 Quiz 1으로, Quiz 1-1. 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 강의의 퀴즈 입니다. 이 퀴즈는 part 1과 part2로 나누어져 있어 2번 퀴즈를 진행하셔야 합니다! 1번 2번 3번 4번 5번 6번 Quiz 1-2. 판다스 치트 시트를 활용한 기초 익히기 1번 2번 3번 4번 5번 감사합니다. 같이 열공해요 🙋♂️🙋♂️ 2021. 1. 18. [부스트코스] 프로젝트로 배우는 데이터사이언스 / 사이킷-런(scikit-learn) - Machine Learning in Python scikit-learn.org/stable/ scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.24.0 documentation Model selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more... scikit-learn.org 머신러닝에는 여러가지 기법이 있다. 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 Supervised Learning으로 입력값에 대한.. 2021. 1. 18. [부스트코스] Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스 수료 www.boostcourse.org/ds116 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 안녕하세요, 에이도 입니다! 부스트코스 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의를 수료했습니다! 부스트코스를 알게 된지는 거의 한 4개월 정도 된 거 같은데 학교 수업과 과제하며 마음 한편에 잠시 보관하고 있었습니다. 그리고 종강을 하고 부스트캠프 1차 코딩 테스트도 본 후 잠시 시간을 내서 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의를 수료했습니다! 이제야 처음 수료라니..! 핫.. 민망합니다 부스트코스 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의는 위의 보시는 것과 같이 오티 -> Ch.1 캐글을 만나보자 -> Ch.2 설문조사 분석과 시각화 -> Quiz 1 -.. 2020. 12. 24. [부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 - 자전거 수요예측/ 다양한 모델 사용해 상위 5%이내 점수 얻기 클론 실습 안녕하세요, [부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스의 chapter 3 자전거 수요 예측의 마지막 강의인 다양한 모델 사용해 상위 5%이내 점수 얻기 실습내용 정리입니다! 강의 내용과 실제 코드 구현과 조금 차이가 있어 조금 수정하였습니다! www.boostcourse.org/ds116/lecture/57571 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 부스트코스 강의 링크입니다! 처음에는 필요한 모듈을 import하고, 쥬피터 노트북 안에서 그래프 이용과 ggplot 사용, 폰트 문제 해결 위해 추가적 설정까지 했습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl im.. 2020. 12. 24. [부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 안녕하세요? 에이도입니다! 이 퀴즈는 저번에 챕터인 설문조사 분석과 시각화의 다음 챕터 CHAPTER 3. 자전거 수요 예측 Quiz 2 퀴즈 정답입니다!! 모두 밑에 정답 참고하셔서 부드러운 수강 진행 하시길 바랍니다 :) 감사합니다 :) 2020. 12. 24. [Kaggle] 캐글 첫 Commit www.boostcourse.org/ds116/lecture/57570 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 부스트코스 - 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강좌를 들으면서 직접 클론 코딩을 진행했습니다. 그리고 완성된 모델을 가지고 저도 캐글에 처음으로 commit을 진행해 보았습니다! 어렵게만 느꼈던 캐글에서 직접 데이터 set을 다운로드하고 모델링해보며 한번 두번해보면 혼자서도 할 수 있겠다 라는 자신감이 생겼습니다! 혹시 캐글에 관심 있으신 분들 중에 아직 어떻게 해야할지 모르신다면, 위의 부스트코스 강의를 수강하시고 따라 해서 직접 참가해보시는 접근도 굉장히 좋은 경험이 될 것이라고 생각합니다! 👏👏 -Submission 2020. 12. 23. 이전 1 2 다음
