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KT Aivle School을 진행하면서 배운 내용을 기반으로 정리한 내용입니다.
(제목에 하이퍼링크가 없다면 아직 작성중)
해당 내용은 모두 Python 기반으로 학습 및 작성되었습니다.
| 순서 | 제목 | 요약 |
| 1 | CRISP-DM으로 둘러보는 데이터 분석 | CRISP-DM 절차에 따른 데이터 분석 |
| 2 | 데이터란? : 데이터의 종류 | |
| 3 | 데이터 수집 : 데이터 크롤링 | |
| 4 | 데이터 준비 : 데이터 구조 만들기 | Pandas를 이용한 DataFrame 구성 |
| 5 | 데이터 전처리의 모든 것 | Pandas, Numpy 함수 정리 |
| 6 | 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA) | Matplotlib, Seeborn을 이용한 시각화 |
| 7 | 머신러닝 기초 (지도학습, 단일 알고리즘) | Sklearn을 이용한 머신러닝 |
| 8 | 머신러닝 (지도학습, 앙상블) | Sklearn을 이용한 머신러닝 |
| 9 | 머신러닝 (비지도 학습) | 차원 축소, 군집화 |
| 10 | 딥러닝 기초중에 기초 | 무작정 시작하는 모델 돌려보기 |
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