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파이썬 데이터 분석을 위해 무엇을 배워야 할까요?

下次还敢
下次还敢원래의
2024-03-28 21:30:311019검색

Python 데이터 분석 학습에는 다음이 필요합니다. Python 기본 프로그래밍 데이터 구조: 목록, 튜플, 사전, NumPy 배열, Pandas 데이터 프레임 데이터 처리: 읽기, 쓰기, 정리, 탐색, 시각적 통계 분석: 기술 통계, 가설 테스트, 상관 관계, 회귀 머신러닝 기초: 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가 및 튜닝 데이터 시각화 도구: Matplotlib, Seaborn, Plotly 보조 도구 및 라이브러리: Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

파이썬 데이터 분석을 위해 무엇을 배워야 할까요?

Python 데이터 분석에 필요한 지식 알아보기

1. Python 프로그래밍의 기초

  • 변수, 데이터 유형, 연산자
  • 제어 흐름(조건, 루프)
  • 함수, 모듈, 패키지

2.리스트, 튜플 , 사전

NumPy 배열, Pandas 데이터 프레임
  • 3. 데이터 처리

데이터 읽기 및 쓰기

데이터 정리 및 준비
  • 데이터 탐색 및 시각화
  • 4.
  • 기술통계(평균, 중앙값, 표준편차)

가설 검정(t-검정, 분산 분석)상관관계 및 회귀

  • 5. 기계 학습 기초
  • 지도 학습(선형 회귀, 로지스틱 회귀)

비지도 학습(클러스터링, 주성분 분석) 모델 평가 및 조정

  • 6. 데이터 시각화 도구
  • Matplotlib

Seaborn Plotly

  • 7.
  • 판다
  • scikit-learn

Jupyter Notebook

    학습 리소스
  • 온라인 강좌: Coursera, Udemy, edX
도서:

《Python 데이터 과학》핸드북

    파이썬 데이터 분석 실습》
  • 튜토리얼 및 문서:
    • 공식 Python 문서
    • Pandas 문서
  • scikit-learn 문서
    • 기본.
  • 연습이 중요합니다. 실제 문제를 해결해 보세요.

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