실습 중급 - 2
AI 학습에 필수적인 데이터 분석 방법을 실습합니다.
AI 실습 중급 2 - 전체(34)
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1. 데이터 놀이터 살펴보기AI 학습에 중요한 데이터 분석을 하기 위한 개발 환경을 둘러 봅시다.
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2. 데이터프레임Pandas 라이브러리를 이용하여 데이터프레임을 다루는 기본적인 방법을 배워 봅시다.
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3. 데이터프레임의 데이터 추출데이터프레임의 일부 데이터를 추출하는 방법을 배워 봅시다.
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4. 데이터 대푯값대푯값의 개념과 Pandas 라이브러리를 통해 확인하는 방법을 알아 봅시다.
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5. 데이터 추가 및 삭제데이터프레임의 데이터를 수정하는 방법을 알아 봅시다.
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6. 브로드캐스팅브로드캐스팅을 통한 데이터 일괄 연산 방법을 배워 봅시다.
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7. 필터링필터링의 개념과 활용 방법에 대해 배워 봅시다.
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8. 데이터프레임 연산Pandas 라이브러리를 이용한 데이터프레임 간 연산 방법을 배워 봅시다.
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9. 대푯값 함수데이터프레임의 특정 대푯값을 도출할 수 있는 함수들을 알아 봅시다.
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10. 데이터프레임 정렬데이터를 여러 기준으로 정렬하는 방법을 배워 봅시다.
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11. 결측치 삭제결측치의 개념과 이를 삭제함으로써 다루는 방법을 배워 봅시다.
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12. 결측치 대체결측치를 다루는 다른 방법으로 대체값으로 채우는 기법을 배워 봅시다.
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13. Groupby 활용데이터분석을 위해 groupby 메서드를 활용하는 방법을 배워 봅시다.
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14. 꺾은선 그래프를 활용한 시각화데이터를 꺾은선 그래프를 활용하여 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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15. 막대그래프를 활용한 시각화데이터를 막대그래프를 활용하여 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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16. 히스토그램을 활용한 시각화히스토그램을 활용하여 데이터 분포를 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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17. 파이차트를 활용한 시각화데이터를 파이차트를 활용하여 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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18. 박스플롯을 활용한 시각화박스플롯을 활용하여 대푯값을 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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19. 산점도를 활용한 시각화산점도를 활용하여 두 데이터 간의 분포와 관계를 확인해 봅시다.
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20. 다수의 차트 시각화한 번에 여러 개의 차트를 함께 시각화하는 방법을 배워 봅시다.
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21. 차트의 다양한 요소 설정차트 제목, 축 레이블 등 차트의 다양한 요소를 설정해 봅시다.
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22. 히트맵을 활용한 시각화히트맵을 활용하여 데이터 속성 간 상관관계를 시각화해 봅시다.
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23. jointplot을 활용한 시각화jointplot을 활용하여 두 변수 간의 관계와 분포를 함께 시각화해 봅시다.
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24. lmplot을 활용한 시각화두 변수 간의 상관관계를 회귀선 시각화를 통해 확인해 봅시다.
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25. pairplot을 활용한 시각화데이터프레임에 있는 모든 수치형 변수 간의 관계 및 분포를 한 번에 시각화해 봅시다.
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26. catplot을 활용한 시각화범주형 데이터의 분포와 패턴을 시각화하는 방법을 알아 봅시다.
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27. NumPy 데이터 처리 #1NumPy 라이브러리를 활용하여 배열을 다루는 기본적인 방법을 배워 봅시다.
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28. NumPy 데이터 처리 #2NumPy 라이브러리를 활용하여 행렬을 다루는 방법을 배워 봅시다.
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29. 기계학습의 모델링 과정기계학습의 과정에 대해 배우고 이를 위한 Scikit-learn 라이브러리를 살펴 봅시다.
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30. 회귀 모델지도학습 방법 중 선형 회귀 모델을 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 학습시켜 봅시다.
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31. 회귀 성능지표회귀 모델의 성능을 평가하는 방법과 Scikit-learn 라이브러리의 관련 함수를 배워 봅시다.
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32. 회귀 문제해결 #1Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 붓꽃의 꽃받침 길이를 예측하는 회귀 모델을 만들어 봅시다.
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33. 회귀 문제해결 #2Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 날씨, 온도 등에 따라 변하는 자전거 대여량을 예측해 봅시다.
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34. 분류 모델지도학습 방법 중 분류를 위한 로지스틱 회귀 모델에 대해 배워 봅시다.