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파이썬 데이터분석 기초(구버전)

파이썬 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터분석의 기초를 배운다.

목차

1. 데이터과학 소개
2. 파이썬 특강 1부
   1. 모듈과 패키지
   2. 함수
   3. 문자열 자료형
   4. 리스트 자료형
   5. 튜플 자료형
3. 파이썬 특강 2부
   1. 사전 자료형, defauldict 클래스, Counter 클래스
   2. 집합 자료형
   3. if 조건문, for 반복문, while 반복문, continue, break
   4. 부울 자료형
4. 파이썬 특강 3부
   1. 정렬
   2. 조건제시법
   3. 테스팅
   4. 객체지향프로그래밍
   5. 이터러블 자료형과 제너레이터
   6. 소극적 계산과 적극적 계산
   7. enumerate 함수
5. 파이썬 특강 4부
   1. 난수 생성
   2. 정규표현식
   3. zip 함수와 인자 해체
   4. 자료형과 정적 타이핑
6. 데이터 시각화
   1. 막대 그래프
   2. 히스토그램
   3. 선 그래프
   4. 산점도
7. 선형대수 기초 및 선형대수 프로그래밍 기초
   1. 벡터
   2. 행렬
8. 통계 기초
   1. 중심 경향성, 평균값, 중앙값, 최빈값
   2. 사분범위
   3. 분산, 표준편차
   4. 상관관계, 공분산, 피어슨 상관계수
9. 확률 기초
   1. 종속성과 독립성
   2. 조건부 확률
   3. 베이즈 정리
   4. 확률변수, 확률분포
   5. 정규분포
   6. 중심극한정리
10. 가설과 추론
    1. 통계적 가설검정
    2. 신뢰구간
    3. $p$-해킹, 세상 일이 원래 그렇다!
    4. A/B 테스트
    5. 베이지안 추론
11. 경사하강법
    1. 경사하강법 의미
    2. 그레이디언트 계산
    3. 경사하강법 모델
    4. 미니배치
    5. 경사하강법
12. …

개발환경

데이터분석을 위한 프로그래밍 개발환경을 준비 해야 하며, 두 가지 방식이 있다.

1. 온라인 개발환경
   • 인터넷만 지원되면 사용가능
   • 여기서는 구글 코랩 활용.
2. 오프라인 개발환경
   • 개인 컴퓨터에 파이썬을 설치한 후 사용.
   • 추천 개발환경: Anacoda 패키지 + Visual Studio Code

강의 동영상

강의 동영상을 따라하며 공부할 수 있음.

참고도서

• 밑바닥부터 시작하는 데이터과학 2판