¼öÇè¼ | Âü°í¼ | Àڰݼ | ÀϹݵµ¼ | + ½°ÅÍ |
¹è¿òÅÍ °³³ä Àâ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® with ¸Ó½Å·¯´× ÀåÀº½Ç ¿Ü
- »óÇ°Á¤º¸
- »óÇ°Æò°¡
- »óÇ°¹®ÀÇ
- ¹è¼Û/¹ÝÇ°/ȯºÒ
°³³ä Àâ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® with ¸Ó½Å·¯´×
Á¤°¡ : 27,000¿ø
Ç°¸ñÁ¤º¸
¹ßÇàÀÏ | 2023³â 02¿ù 15ÀÏ |
---|---|
Âʼö, ¹«°Ô, Å©±â | 512ÂÊ | 190*240*35mm |
ISBN13 | 9788989383086 |
ISBN10 | 8989383080 |
Ã¥¼Ò°³
ÀÌ Ã¥Àº Àü°ø°ú »ó°ü¾øÀÌ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ½±°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ÀÔ¹®¼ÀÌ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ µµ±¸´Â ¸¹Áö¸¸, »ó´ëÀûÀ¸·Î ¹è¿ì±â ½¬¿î ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÏ¿© ¼³¸íÇÑ´Ù.
¸ñÂ÷
Part 1 Why - ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å·¯´×
CHAPTER 1 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å·¯´×
1.1 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ÀÌÇØ
(1) ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Á¤ÀÇ
(2) ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Çʿ伺
1.2 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ó¸® °úÁ¤
(1) ¹®Á¦ ÇØ°áÀÇ ¸ñÀû Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
(3) µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í Á¤ÇüÈ(Ž»öÀû ºÐ¼®)
(4) ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ Àû¿ë
(5) ÇнÀ ¸ðµ¨ Æò°¡
1.3 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å·¯´×°úÀÇ °ü°è
(1) ÁöµµÇнÀ
(2) ºñÁöµµÇнÀ
(3) °È ÇнÀ
(4) ±âŸ
¿¬½À ¹®Á¦
Part 2 What - ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÆÄÀ̽㠹®¹ý°ú ¶óÀ̺귯¸®
CHAPTER 2 ÆÄÀ̽ã ÇÙ½É ¹®¹ý
2.1 ÄÚ·¦ ȯ°æ
(1) ÄÚ·¦ ±âº» »ç¿ë¹ý
2.2 º¯¼ö
(1) º¯¼öÀÇ °³³ä
(2) º¯¼öÀÇ Æ¯Â¡
(3) º¯¼ö »ý¼º ¹× ±ÔÄ¢
2.3 ¿¬»êÀÚ
(1) »ê¼ú ¿¬»êÀÚ
(2) ´ëÀÔ ¿¬»êÀÚ
(3) ºñ±³ ¿¬»êÀÚ
(4) ³í¸® ¿¬»êÀÚ
(5) ¹®ÀÚ¿ ¿¬»êÀÚ
2.4 Ç¥ÁØ ÀÔ·Ãâ·Â
(1) Ç¥ÁØ ÀÔ·Â
(2) Ç¥ÁØ Ãâ·Â
2.5 Ä÷º¼Ç ÀÚ·áÇü
(1) Ä÷º¼Ç ÀÚ·áÇü °³³ä°ú Çʿ伺
(2) ¸®½ºÆ®(list)
(3) Æ©ÇÃ(tuple)
(4) µñ¼Å³Ê¸®(dictionary)
(5) ¼¼Æ®(set)
2.6 ¸®½ºÆ® ³»Æ÷
(1) ¸®½ºÆ® ³»Æ÷ ó¸® °úÁ¤
2.7 ¼±Åù®
(1) ÆÄÀ̽㠼±Åù®ÀÇ °³¿ä
(2) Á¶°Ç½Ä
(3) if / if~else
(4) if~elif / if~elif~else
2.8 ¹Ýº¹¹®°ú ±âŸ Á¦¾î¹®
(1) ÆÄÀ̽㠹ݺ¹¹® °³¿ä
(2) for ¹®
(3) while ¹®
(4) ±âŸ Á¦¾î¹®
2.9 ÇÔ¼ö
(1) ÇÔ¼ö¶õ?
(2) ³»Àå ÇÔ¼ö
(3) »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ÇÔ¼ö
(4) ¶÷´Ù(lambda) ÇÔ¼ö
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 3 ÆÇ´Ù½º ¶óÀ̺귯¸®ÀÇ °³¿ä
3.1 ÆÇ´Ù½º µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±¸Á¶ ÀÌÇØ
(1) ½Ã¸®Áî
(2) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ
3.2 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ °´Ã¼ »ý¼ºÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Á÷Á¢ »ý¼ºÇϱâ
(2) ¿ÜºÎ µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ¿ëÇϱâ
3.3 µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¸¸µé±â
(2) º¯¼ö ¼Ó¼º ÆľÇÇϱâ
(3) µ¥ÀÌÅÍ ¾ÕºÎºÐ/µÞºÎºÐ È®ÀÎÇϱâ
(4) µ¥ÀÌÅÍ ¿ä¾à Åë°è·® Ãâ·ÂÇϱâ
(5) µ¥ÀÌÅÍ Çà/¿ Å©±â È®ÀÎÇϱâ
(6) µ¥ÀÌÅÍ À妽º/Ä®·³ ¸í È®ÀÎÇϱâ
(7) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ È®ÀÎÇϱâ
(8) µ¥ÀÌÅÍ Á¤·ÄÇϱâ
(9) µ¥ÀÌÅÍ ºóµµ¼ö ±¸Çϱâ
(10) µ¥ÀÌÅÍ °íÀµ°ª ±¸Çϱâ
3.4 µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃÇϱâ
(1) Ä®·³(¿) ¼±ÅÃÇϱâ
(2) ·¹À̺íÀ̳ª Á¶°Ç Ç¥ÇöÀ¸·Î ¼±ÅÃÇÏ´Â ¹æ¹ý: loc[]
(3) ºÒ À妽Ì
3.5 µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× ±×·ìÇÎ
(1) Ä®·³ »èÁ¦
(2) Ä®·³ À̸§ º¯°æ
(3) Ä®·³ »ý¼º
(4) µ¥ÀÌÅÍ ±×·ìÇÎ
3.6 °áÃø µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ
(1) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎ
(2) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦Çϱâ
(3) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ ÃÖºó°ªÀ¸·Î ´ëüÇϱâ
(4) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ Æò±Õ°ªÀ¸·Î ´ëüÇϱâ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 4 ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸® ¥°
4.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ ÀÌÇØ
(1) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ ÀåÁ¡
(2) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ È°¿ë »ç·Ê
(3) ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
4.2 ¸ËÇ÷Ը³ ¶óÀ̺귯¸®
(1) ½Ã°¢È ¿É¼Ç
(2) ¼± ±×·¡ÇÁ
(3) ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
(4) »êÁ¡µµ ±×·¡ÇÁ
(5) È÷½ºÅä±×·¥
(6) »óÀÚ¼ö¿°(Box Plot) ±×·¡ÇÁ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 5 ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸® ¥±
5.1 ½Ãº» ¶óÀ̺귯¸®ÀÇ °³¿ä
5.2 ½Ãº» ¶óÀ̺귯¸®
(1) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È ÁغñÇϱâ
(2) ½Ãº» ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
(3) ½Ãº» »êÁ¡µµ ±×·¡ÇÁ
(4) ½Ãº» È÷½ºÅä±×·¥
(5) ½Ãº» »óÀÚ¼ö¿°(Box Plot) ±×·¡ÇÁ
(6) Ä«¿îÆ® Ç÷Ô(Count Plot) ±×·¡ÇÁ
(7) ¹ÙÀ̿ø° Ç÷Ô(Violin Plot) ±×·¡ÇÁ
(8) ½Ãº» È÷Æ®¸Ê(Heat Map) ±×·¡ÇÁ
(9) ´ÙÁß ÇÃ·Ô ±×¸®µå ±×·¡ÇÁ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 6 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °ü·Ã ¶óÀ̺귯¸® Á¾ÇÕ ½Ç½À
6.1 Çѱ¹ µå¶ó¸¶ TOP 100 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃÇϱâ
(3) µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× ±×·ìÇÎ
(4) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
¿¬½À ¹®Á¦
Part 3 how - ¸Ó½Å·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç½À
CHAPTER 7 µ¥ÀÌÅÍ ´Ùµë±â
7.1 ¸Ó½Å·¯´× ´Ü°è
7.2 Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
(1) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂû
(2) ¿ä¾àÅë°è°ª È®ÀÎ
(3) ½Ã°¢È
7.3 Àüó¸® ¹æ¹ý
(1) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔÀÇ º¯È¯
(2) °áÃøÄ¡ ó¸®
(3) ÀÌ»óÄ¡ ó¸®
7.4 Á¦·ÎÄݶó¿Í ±â¿Â ¼Ó¼º °£¿¡´Â °ü·ÃÀÌ ÀÖÀ»±î?
(1) ¹®Á¦ Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼Ó¼º ¼³¸í
(3) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂûÇϱâ
(4) ¿ä¾à Åë°è°ª È®ÀÎÇϱâ
(5) Àüó¸®Çϱâ
(6) ½Ã°¢È·Î Ç¥Çö
(7) »ó°ü°ü°è È®ÀÎÇϱâ
7.5 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö°ú Àüó¸® ½Ç½À
(1) ¹®Á¦ Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼Ó¼º ¼³¸í
(3) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂûÇϱâ
(4) ¿ä¾à Åë°è°ª È®ÀÎ
(5) ½Ã°¢È·Î Ç¥Çö
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 8 ÇູÁö¼ö µ¥ÀÌÅÍ °ü°è¼º ã±â
8.1 [»ó°üºÐ¼®] ÇູÁö¼ö µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú °¡°øÇϱâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È
8.2 [¿¬°üºÐ¼®] Àå¹Ù±¸´Ï ºÐ¼®Çϱâ
(1) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ °³³ä ÀÌÇØ
(2) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ Çʿ伺
(3) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ ¿¹Á¦
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 9 ³¯¾¾ µ¥ÀÌÅÍ ¿¹ÃøÇϱâ
9.1 ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³³ä
(1) ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³³ä ÀÌÇØ
(2) ±â¾÷ÀÇ È¸±ÍºÐ¼® È°¿ë »ç·Ê
(3) ´Ü¼ø¼±Çüȸ±Í¿Í ´ÙÁß¼±Çüȸ±Í
9.2 [ȸ±ÍºÐ¼®] ³¯¾¾ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅͼ Á¤º¸
(2) µ¥ÀÌÅÍÇʵåÀÇ ÀÌÇØ
(3) µ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú °¡°øÇϱâ
(4) ȸ±ÍºÐ¼® ¿¹Á¦
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 10 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» È°¿ëÇÑ ¼îÇθô ȸ¿ø °ü¸®
10.1 Ŭ·¯½ºÅ͸µ
(1) K-Means
(2) Hierarchical clustering
10.2 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» È°¿ëÇÑ ¼îÇθô ȸ¿ø ¼¼ºÐÈ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) K-means¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁýÈ
(4) Hierarchical clusteringÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁýÈ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 11 µå¶ó¸¶ ºÐ·ùÇϱâ
11.1 K-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
(1) K-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ôÀÇ ¿ø¸®
(2) class sklearn.cluster.KNeighborsClassifier ¸ðµ¨ »ç¿ë ¹æ¹ý
(3) kÀÇ ¼ö
(4) Ç¥ÁØÈ ÀÛ¾÷
11.2 K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Àα⠿µÈ ºÐ·ùÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
(4) K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ·ù
11.3 K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ³ó±¸ ¼±¼ö ºÐ·ùÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) °æ·Âº° ¼±¼öÀÇ Æ¯Â¡
(4) ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
(5) K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ·ù
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 12 ÅؽºÆ®·Î Àд ¼¼»ó
12.1 ÀÚ¿¬¾î ó¸®
(1) ÅäÅ«È
(2) ÅäÅ«È ½Ç½À
12.2 ¿öµåŬ¶ó¿ìµå
(1) ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡Çϱâ
(2) ÇÑ±Û ±Û²Ã ¼³Ä¡
(3) ÅؽºÆ® °¡Á®¿À±â
(4) Ç°»ç űëÇϱâ
(5) µ¿ÀÏÇÑ ´Ü¾îÀÇ ºóµµ¼ö ±¸Çϱâ
(6) wordcloud »ý¼º
(7) matplotlibÀ¸·Î ½Ã°¢ÈÇϱâ
12.3 ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½Ç½À
(1) ´º½º±â»ç·Î ¿öµåŬ¶ó¿ìµå ¸¸µé±â
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 1 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å·¯´×
1.1 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ÀÌÇØ
(1) ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Á¤ÀÇ
(2) ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Çʿ伺
1.2 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ó¸® °úÁ¤
(1) ¹®Á¦ ÇØ°áÀÇ ¸ñÀû Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
(3) µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í Á¤ÇüÈ(Ž»öÀû ºÐ¼®)
(4) ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ Àû¿ë
(5) ÇнÀ ¸ðµ¨ Æò°¡
1.3 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¸Ó½Å·¯´×°úÀÇ °ü°è
(1) ÁöµµÇнÀ
(2) ºñÁöµµÇнÀ
(3) °È ÇнÀ
(4) ±âŸ
¿¬½À ¹®Á¦
Part 2 What - ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÆÄÀ̽㠹®¹ý°ú ¶óÀ̺귯¸®
CHAPTER 2 ÆÄÀ̽ã ÇÙ½É ¹®¹ý
2.1 ÄÚ·¦ ȯ°æ
(1) ÄÚ·¦ ±âº» »ç¿ë¹ý
2.2 º¯¼ö
(1) º¯¼öÀÇ °³³ä
(2) º¯¼öÀÇ Æ¯Â¡
(3) º¯¼ö »ý¼º ¹× ±ÔÄ¢
2.3 ¿¬»êÀÚ
(1) »ê¼ú ¿¬»êÀÚ
(2) ´ëÀÔ ¿¬»êÀÚ
(3) ºñ±³ ¿¬»êÀÚ
(4) ³í¸® ¿¬»êÀÚ
(5) ¹®ÀÚ¿ ¿¬»êÀÚ
2.4 Ç¥ÁØ ÀÔ·Ãâ·Â
(1) Ç¥ÁØ ÀÔ·Â
(2) Ç¥ÁØ Ãâ·Â
2.5 Ä÷º¼Ç ÀÚ·áÇü
(1) Ä÷º¼Ç ÀÚ·áÇü °³³ä°ú Çʿ伺
(2) ¸®½ºÆ®(list)
(3) Æ©ÇÃ(tuple)
(4) µñ¼Å³Ê¸®(dictionary)
(5) ¼¼Æ®(set)
2.6 ¸®½ºÆ® ³»Æ÷
(1) ¸®½ºÆ® ³»Æ÷ ó¸® °úÁ¤
2.7 ¼±Åù®
(1) ÆÄÀ̽㠼±Åù®ÀÇ °³¿ä
(2) Á¶°Ç½Ä
(3) if / if~else
(4) if~elif / if~elif~else
2.8 ¹Ýº¹¹®°ú ±âŸ Á¦¾î¹®
(1) ÆÄÀ̽㠹ݺ¹¹® °³¿ä
(2) for ¹®
(3) while ¹®
(4) ±âŸ Á¦¾î¹®
2.9 ÇÔ¼ö
(1) ÇÔ¼ö¶õ?
(2) ³»Àå ÇÔ¼ö
(3) »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ÇÔ¼ö
(4) ¶÷´Ù(lambda) ÇÔ¼ö
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 3 ÆÇ´Ù½º ¶óÀ̺귯¸®ÀÇ °³¿ä
3.1 ÆÇ´Ù½º µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±¸Á¶ ÀÌÇØ
(1) ½Ã¸®Áî
(2) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ
3.2 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ °´Ã¼ »ý¼ºÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ Á÷Á¢ »ý¼ºÇϱâ
(2) ¿ÜºÎ µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ¿ëÇϱâ
3.3 µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¸¸µé±â
(2) º¯¼ö ¼Ó¼º ÆľÇÇϱâ
(3) µ¥ÀÌÅÍ ¾ÕºÎºÐ/µÞºÎºÐ È®ÀÎÇϱâ
(4) µ¥ÀÌÅÍ ¿ä¾à Åë°è·® Ãâ·ÂÇϱâ
(5) µ¥ÀÌÅÍ Çà/¿ Å©±â È®ÀÎÇϱâ
(6) µ¥ÀÌÅÍ À妽º/Ä®·³ ¸í È®ÀÎÇϱâ
(7) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ È®ÀÎÇϱâ
(8) µ¥ÀÌÅÍ Á¤·ÄÇϱâ
(9) µ¥ÀÌÅÍ ºóµµ¼ö ±¸Çϱâ
(10) µ¥ÀÌÅÍ °íÀµ°ª ±¸Çϱâ
3.4 µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃÇϱâ
(1) Ä®·³(¿) ¼±ÅÃÇϱâ
(2) ·¹À̺íÀ̳ª Á¶°Ç Ç¥ÇöÀ¸·Î ¼±ÅÃÇÏ´Â ¹æ¹ý: loc[]
(3) ºÒ À妽Ì
3.5 µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× ±×·ìÇÎ
(1) Ä®·³ »èÁ¦
(2) Ä®·³ À̸§ º¯°æ
(3) Ä®·³ »ý¼º
(4) µ¥ÀÌÅÍ ±×·ìÇÎ
3.6 °áÃø µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ
(1) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎ
(2) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦Çϱâ
(3) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ ÃÖºó°ªÀ¸·Î ´ëüÇϱâ
(4) °áÃø µ¥ÀÌÅÍ Æò±Õ°ªÀ¸·Î ´ëüÇϱâ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 4 ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸® ¥°
4.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ ÀÌÇØ
(1) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ ÀåÁ¡
(2) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÀÇ È°¿ë »ç·Ê
(3) ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
4.2 ¸ËÇ÷Ը³ ¶óÀ̺귯¸®
(1) ½Ã°¢È ¿É¼Ç
(2) ¼± ±×·¡ÇÁ
(3) ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
(4) »êÁ¡µµ ±×·¡ÇÁ
(5) È÷½ºÅä±×·¥
(6) »óÀÚ¼ö¿°(Box Plot) ±×·¡ÇÁ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 5 ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸® ¥±
5.1 ½Ãº» ¶óÀ̺귯¸®ÀÇ °³¿ä
5.2 ½Ãº» ¶óÀ̺귯¸®
(1) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È ÁغñÇϱâ
(2) ½Ãº» ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
(3) ½Ãº» »êÁ¡µµ ±×·¡ÇÁ
(4) ½Ãº» È÷½ºÅä±×·¥
(5) ½Ãº» »óÀÚ¼ö¿°(Box Plot) ±×·¡ÇÁ
(6) Ä«¿îÆ® Ç÷Ô(Count Plot) ±×·¡ÇÁ
(7) ¹ÙÀ̿ø° Ç÷Ô(Violin Plot) ±×·¡ÇÁ
(8) ½Ãº» È÷Æ®¸Ê(Heat Map) ±×·¡ÇÁ
(9) ´ÙÁß ÇÃ·Ô ±×¸®µå ±×·¡ÇÁ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 6 ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °ü·Ã ¶óÀ̺귯¸® Á¾ÇÕ ½Ç½À
6.1 Çѱ¹ µå¶ó¸¶ TOP 100 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇϱâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃÇϱâ
(3) µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× ±×·ìÇÎ
(4) µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
¿¬½À ¹®Á¦
Part 3 how - ¸Ó½Å·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç½À
CHAPTER 7 µ¥ÀÌÅÍ ´Ùµë±â
7.1 ¸Ó½Å·¯´× ´Ü°è
7.2 Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
(1) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂû
(2) ¿ä¾àÅë°è°ª È®ÀÎ
(3) ½Ã°¢È
7.3 Àüó¸® ¹æ¹ý
(1) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔÀÇ º¯È¯
(2) °áÃøÄ¡ ó¸®
(3) ÀÌ»óÄ¡ ó¸®
7.4 Á¦·ÎÄݶó¿Í ±â¿Â ¼Ó¼º °£¿¡´Â °ü·ÃÀÌ ÀÖÀ»±î?
(1) ¹®Á¦ Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼Ó¼º ¼³¸í
(3) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂûÇϱâ
(4) ¿ä¾à Åë°è°ª È®ÀÎÇϱâ
(5) Àüó¸®Çϱâ
(6) ½Ã°¢È·Î Ç¥Çö
(7) »ó°ü°ü°è È®ÀÎÇϱâ
7.5 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö°ú Àüó¸® ½Ç½À
(1) ¹®Á¦ Á¤ÀÇ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ¼Ó¼º ¼³¸í
(3) ¿øº» µ¥ÀÌÅÍ °üÂûÇϱâ
(4) ¿ä¾à Åë°è°ª È®ÀÎ
(5) ½Ã°¢È·Î Ç¥Çö
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 8 ÇູÁö¼ö µ¥ÀÌÅÍ °ü°è¼º ã±â
8.1 [»ó°üºÐ¼®] ÇູÁö¼ö µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú °¡°øÇϱâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È
8.2 [¿¬°üºÐ¼®] Àå¹Ù±¸´Ï ºÐ¼®Çϱâ
(1) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ °³³ä ÀÌÇØ
(2) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ Çʿ伺
(3) ¿¬°üºÐ¼®ÀÇ ¿¹Á¦
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 9 ³¯¾¾ µ¥ÀÌÅÍ ¿¹ÃøÇϱâ
9.1 ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³³ä
(1) ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³³ä ÀÌÇØ
(2) ±â¾÷ÀÇ È¸±ÍºÐ¼® È°¿ë »ç·Ê
(3) ´Ü¼ø¼±Çüȸ±Í¿Í ´ÙÁß¼±Çüȸ±Í
9.2 [ȸ±ÍºÐ¼®] ³¯¾¾ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
(1) µ¥ÀÌÅͼ Á¤º¸
(2) µ¥ÀÌÅÍÇʵåÀÇ ÀÌÇØ
(3) µ¥ÀÌÅÍ È®Àΰú °¡°øÇϱâ
(4) ȸ±ÍºÐ¼® ¿¹Á¦
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 10 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» È°¿ëÇÑ ¼îÇθô ȸ¿ø °ü¸®
10.1 Ŭ·¯½ºÅ͸µ
(1) K-Means
(2) Hierarchical clustering
10.2 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» È°¿ëÇÑ ¼îÇθô ȸ¿ø ¼¼ºÐÈ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) K-means¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁýÈ
(4) Hierarchical clusteringÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁýÈ
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 11 µå¶ó¸¶ ºÐ·ùÇϱâ
11.1 K-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
(1) K-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ôÀÇ ¿ø¸®
(2) class sklearn.cluster.KNeighborsClassifier ¸ðµ¨ »ç¿ë ¹æ¹ý
(3) kÀÇ ¼ö
(4) Ç¥ÁØÈ ÀÛ¾÷
11.2 K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Àα⠿µÈ ºÐ·ùÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
(4) K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ·ù
11.3 K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ³ó±¸ ¼±¼ö ºÐ·ùÇϱâ
(1) µ¥ÀÌÅÍ Àбâ
(2) µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
(3) °æ·Âº° ¼±¼öÀÇ Æ¯Â¡
(4) ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ³ª´©±â
(5) K-NNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºÐ·ù
¿¬½À ¹®Á¦
CHAPTER 12 ÅؽºÆ®·Î Àд ¼¼»ó
12.1 ÀÚ¿¬¾î ó¸®
(1) ÅäÅ«È
(2) ÅäÅ«È ½Ç½À
12.2 ¿öµåŬ¶ó¿ìµå
(1) ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡Çϱâ
(2) ÇÑ±Û ±Û²Ã ¼³Ä¡
(3) ÅؽºÆ® °¡Á®¿À±â
(4) Ç°»ç űëÇϱâ
(5) µ¿ÀÏÇÑ ´Ü¾îÀÇ ºóµµ¼ö ±¸Çϱâ
(6) wordcloud »ý¼º
(7) matplotlibÀ¸·Î ½Ã°¢ÈÇϱâ
12.3 ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½Ç½À
(1) ´º½º±â»ç·Î ¿öµåŬ¶ó¿ìµå ¸¸µé±â
¿¬½À ¹®Á¦
(0°³)
¸®ºäº¸µå
µî·ÏµÈ ¸®ºä°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
(0°³)
»óÇ°¹®ÀÇ
»óÇ° °í½Ã Á¤º¸
1. ¹è¼Û
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 5½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ1½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù.
¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù.
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 5½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ1½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù.
¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù.
2. ¹è¼Û·á
¹è¼Û·á´Â 3¸¸¿ø ÀÌ»óÀÌ °æ¿ì À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ºÎ´ãÇÏ°í, ¹Ì¸¸ÀÏ °æ¿ì °í°´ÀÌ 2,500¿øÀ» ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù.
´Ù¸¸ ±¸¸Å±Ý¾×ÀÌ 3¸¸¿ø ÀÌ»óÀε¥ Àû¸³±Ý µîÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÇÁ¦ °áÀç±Ý¾×ÀÌ 3¸¸¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ µÇ´õ¶óµµ À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ¹è¼Û·á¸¦ ºÎ´ãÇÏ°í, Á¦ÁÖ¸¦ Á¦¿ÜÇÑ µµ¼Áö¿ªÀÇ °æ¿ì´Â 5,000¿øÀÌ Ãß°¡µÈ´ä´Ï´Ù. Çؿܹè¼ÛÀº Àü¾× °í°´ºÎ´ãÀÌ µÈ´ä´Ï´Ù.
5. ¹ÝÇ°/±³È¯
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù.
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù.
4. ȯºÒ
¹ÞÀ¸½Å ³¯ºÎÅÍ 2ÀÏ À̳»·Î Àüȳª 1:1 °Ô½Ã±Û·Î Àû¾îÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇϽʴϴÙ.
5. ÁÖÀÇ
°í°´´Ô º¯½ÉÀ¸·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒ °í°´´Ô²²¼ Åùèºñ(¿Õº¹Åùèºñ)¸¦ ºÎ´ãÀÌ µÇ´Ï ÀÌÁ¡ À¯ÀÇÇØ ÁֽʽÿÀ. ¶ÇÇÑ °ÀÇÅ×ÀÙ/¾ãÀº¹®Á¦Áý/ºñ´ÒÆ÷ÀåµÈÁ¦Ç°µîÀº Çѹø ±¸¸ÅÇÏ½Ã¸é ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒÀÌ ÀüÇô ¾ÈµË´Ï´Ù. ½ÅÁßÈ÷ »ý°¢Çϼż ±¸¸Å ºÎŹµå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÒ·®Å×ÀÙÀÇ °æ¿ì ±× ºÒ·®ÀÌ µÈ °³º°Å×ÀÙÀ» À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î A/S¸¦ Çص帳´Ï´Ù.
6. ÁÖ¹®Ãë¼Ò, ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒÀº ´çÀÏ 5½Ã ÀÌÀü¿¡ ÇØÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
±× ÀÌÈÄ´Â ¹è¼Û µî¿¡ µû¸¥ Á¦ºñ¿ëÀ» ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.