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파이썬 한권으로 끝내기: 데이터분석전문가(ADP) + 빅데이터분석기사 실기대비 > 프로그래밍/언어

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제조사 시대고시기획
원산지 국내산
브랜드 시대고시기획
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    파이썬 한권으로 끝내기: 데이터분석전문가(ADP) + 빅데이터분석기사 실기대비

    9791138321853.jpg

    도서명:파이썬 한권으로 끝내기: 데이터분석전문가(ADP) + 빅데이터분석기사 실기대비
    저자/출판사:데싸라면,빨간색,물고기,자투리코드/시대고시기획
    쪽수:470쪽
    출판일:2022-06-03
    ISBN:9791138321853

    목차
    ■ 제1장 시험소개 및 환경구성
    제1절 데이터분석 자격시험 소개
    제2절 분석환경 설정하기

    ■ 제2장 데이터 핸들링
    제1절 판다스 데이터 구조
    제2절 DataFrame 기본
    제3절 row/column 선택ㆍ추가ㆍ삭제
    제4절 조건에 맞는 데이터 탐색 및 수정
    제5절 데이터 정렬
    제6절 데이터 결합
    제7절 데이터 요약
    제8절 데이터 재구조화
    제9절 데이터프레임에 함수 적용하기
    제10절 문자열 데이터 변환하기
    제11절 날짜 데이터 핸들링

    ■ 제3장 EDA와 시각화
    제1절 EDA의 의미
    제2절 막대그래프와 히스토그램
    제3절 상자 그림(Box Plot)
    제4절 산점도(Scatter Plot)
    제5절 선 그래프
    제6절 상관관계 시각화
    제7절 Pandas Profiling

    ■ 제4장 데이터 전처리
    제1절 데이터 전처리의 의미
    제2절 이상치 확인 및 정제
    제3절 범주형 변수 처리
    제4절 데이터 분할
    제5절 데이터 스케일링
    제6절 차원 축소
    제7절 데이터 불균형 문제 처리

    ■ 제5장 머신러닝 프로세스
    제1절 머신러닝의 의미
    제2절 머신러닝 분석 프로세스 설명
    제3절 성능평가 기법
    제4절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 회귀분석
    제5절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 분류분석

    ■ 제6장 머신러닝 - 지도학습
    제1절 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)
    제2절 다항 회귀(Polynomial Regression)
    제3절 다중 회귀(Multiple Regression)
    제4절 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
    제5절 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
    제6절 K-최근접 이웃(KNN)
    제7절 의사결정나무(Decision Tree)
    제8절 앙상블(Ensemble)
    제9절 나이브베이즈(Naive Bayes) 분류

    ■ 제7장 통계분석
    제1절 통계분석 프로세스
    제2절 t-test
    제3절 분산분석(ANOVA)
    제4절 교차분석(카이제곱 검정)
    제5절 선형 회귀분석
    제6절 군집분석
    제7절 연관분석
    제8절 시계열분석

    ■ 최신 기출동형 모의고사
    제1회 기출동형 모의고사
    제2회 기출동형 모의고사
    제3회 기출동형 모의고사
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