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커리큘럼
0차시_왜 Data Science 인가? 탐색, 시각화, 목적 정리
06:12
02
1차시_분석 환경 구축하기 주피터 노트북, 아나콘다 설치
12:24
03
2차시_Jupyter 노트북, Pandas 사용법
10:06
04
3차시_Numpy, Matplotlib 사용법
08:48
05
4차시_탐색적 데이터 분석 소개
03:12
06
5차시_chipotle 예제 살펴보기
32:18
07
6차시_국가별 음주 데이터 분석하기(1)
14:30
08
7차시_국가별 음주 데이터 분석하기(2)
20:12
09
8차시_나무위키 분석 예제
27:42
10
9차시_SNS 분석 예제
22:24
11
10차시_연봉 예측 분석
35:54
12
11차시_시계열 예측 분석
18:18
13
12차시_점수 예측 모델(추천 모델)
26:12
14
13차시_데이터 분류 모델이란 무엇인가?
04:42
15
14차시_타이타닉 생존자 찾기 예제로 배우는 데이터 분류 모델 1
17:12
16
15차시_타이타닉 예제로 배우는 데이터 분류 모델 2
32:12
17
16차시_감성 분류란 무엇인가?
06:48
18
17차시_강남역 맛집 리뷰로 알아보는 감성 분류
26:48
19
18차시_중고 나라 휴대폰 거래 가격 예측하기 1(Random forest regressor)
06:36
20
19차시_중고 나라 휴대폰 거래 가격 예측하기 2(Random forest regressor)
19:48
21
20차시_예측 모델 개선(데이터 분석 종합 예제)
20:06
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