profile
고양이도 이해시키는 데이터 사이언티스트

OTT 서비스와 그래프(graph)

1. 그래프(graph)란? 2. 넷플릭스와 그래프(NetflixGraph) 3. 추천 시스템과 그래프 4. 마치며

2021년 2월 19일
·
0개의 댓글

한 눈에 보는 딥러닝 기초 지식

1. NN 기초 2. 신경망 학습 3. CNN 4. RNN 5. 활용 6. project

2021년 1월 15일
·
0개의 댓글

딥러닝으로 영화 리뷰 속 스포일러 찾기

1. "A가 범인이야." 2. 가설 설정 3. 가설 검정 4. 모델 발전시키기 5. 모델 성능에 대한 고찰

2021년 1월 11일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 RDBMS

1. "RDBMS, NoSQL... 이게 다 뭔가요?" 2. RDBMS(Relational DataBase Management System) 3. RDBMS의 장단점 4. 마치며

2020년 11월 20일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 CS 기초 1: 클래스

1. df = pd.DataFrame()을 기억하시나요? 2. 클래스(Class) 들여다보기 3. 상속 4. 마치며

2020년 11월 13일
·
0개의 댓글

호텔 예약의 취소 여부를 미리 알 수 있을까?

1. 호텔 예약의 취소 여부를 미리 알 수 있을까? 2. 데이터 전처리 3. EDA 4. 분류 모델 생성 5. 모델 해석 6. 결과 정리

2020년 11월 5일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 순열 중요도와 PDP

1. 어떤 특성이 가장 중요한 특성인지 말할 수 있을까? 2. 모델 준비하기 3. 순열 중요도(Permutation Importances) 4. PDP(Partial Dependence Plots) 5. 마치며

2020년 10월 30일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 Accuracy, Precision, Recall

1. "이 모델은 정확도가 90%입니다." 2. Confusion Matrix 3. 분류 모델의 성능 평가 지표 살펴보기 4. "제일 중요한 평가 지표가 무엇인가요?"

2020년 10월 23일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 Logistic Regression (with Scikit-Learn)

1. 0과 1, 그리고 Logistic Regression 2. Logistic Regression 살펴보기 3. 직접 해보는 Logistic Regression (with Scikit-Learn)

2020년 10월 16일
·
0개의 댓글

코로나19 이전과 이후, 따릉이 사용패턴에는 어떤 변화가 생겼을까?

1. 코로나19가 가져온 변화 2. 사용 데이터 소개 3. 데이터 전처리 4. 데이터 분석 5. 분석 결과 정리

2020년 10월 9일
·
2개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 k-means clustering (with Scikit-Learn)

1. 컴퓨터도 학습을 한답니다. 2. k-means clustering 3. 이 세상에 완벽한 방법은 없다

2020년 9월 25일
·
1개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 T-test & Chi-squared test

1. 어떤 가설 검정 방법을 선택해야 할지 몰라 혼란스러운 당신에게 2. T-test (스튜던트 t 검정) 3. Chi-squared test (카이제곱 검정)

2020년 9월 18일
·
3개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 concat & merge

1. concat & merge, 그게 뭔데? 2. "왜 데이터를 나눠서 저장하는 건가요?" 3. concat & merge 들여다보기

2020년 9월 11일
·
0개의 댓글

데이터 분석 초보자를 위한 데이터 시각화 플롯 탐방 (with Matplotlib)

1. 어떤 차트를 선택하면 좋을지 몰라 막막한 당신에게 2. 데이터 시각화 플롯의 종류

2020년 9월 4일
·
0개의 댓글