입문

4 챕터 · 48 수업

고급 데이터 분석

파이썬을 활용한 데이터 시각화와 머신러닝

내 강의

Chapter 1

Matplotlib을 활용한 데이터 시각화

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Lessons

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데이터 시각화를 위한 Matplotlib 입문

plt.plot()로 그래프 그리기

선과 마커 사용자 지정

제목, 레이블, 범례 추가

막대형 차트와 원형 차트 만들기

Matplotlib 플롯의 구조

선택형 퀴즈

여러 서브플롯과 그림

플롯을 파일로 저장하기

스타일과 테마

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Chapter 2

쉽고 빠른 데이터 시각화를 위한 Seaborn

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Lessons

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Seaborn과 Matplotlib 비교

범주형 플롯 (barplot, countplot)

분포 플롯 (histplot, kdeplot)

Seaborn의 관계형 플롯 - 산점도와 선 그래프

Seaborn으로 관계 시각화하기

선택형 퀴즈

Seaborn에서 비교를 위한 그룹화와 Hue

Seaborn의 페어플롯과 히트맵

Seaborn의 플롯 커스터마이징과 테마

다중 플롯 그리드(FacetGrid, lmplot)

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Chapter 3

수치 해석을 위한 SciPy

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Chapter 4

Scikit-learn으로 시작하는 머신러닝 입문

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Lessons

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Scikit-learn 소개

머신러닝 워크플로

머신러닝의 종류 - 지도학습 vs 비지도학습

데이터셋 구조 - 특성과 레이블

데이터 분할 - 훈련 vs 테스트

ML 워크플로와 모델 라이프사이클

특성 스케일링과 전처리

선택형 퀴즈

K-최근접 이웃을 이용한 분류

선형 모델을 활용한 회귀

분류 모델 평가하기

회귀 모델 평가하기

클러스터링 입문 (K-평균)

교차 검증이란?

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