Data Science
1.데이터 사이언스 시작하기
데이터사이언스를 시작하기 위한 컴퓨터 환경 설정 방법 및 Anaconda와 Jupyter Notebook 활용법을 설명하고, 참고할 수 있는 자료 등을 정리한다.
2021년 5월 17일
2.[NumPy] 개요
Numpy의 정의 및 특징을 알아본다.
2021년 6월 2일
3.[NumPy] Axis
Numpy에서 axis(축)에 대해 알아본다.
2021년 6월 8일
4.[NumPy] Built-in functions
Numpy의 내장 함수에 대해 알아본다.
2021년 6월 11일
5.[NumPy] Indexing
array에서 index를 지정하여 값을 가져오는 방법을 알아본다.
2021년 6월 11일
6.[NumPy] 배열과 행렬의 연산
array(배열)과 matrix(행렬) 연산의 차이점을 알아본다.
2021년 6월 11일
7.[NumPy] Structured Array
Numpy의 Structured Array에 대해 알아본다.
2021년 6월 20일
8.[pandas] 개요
pandas에 대해 알아본다.
2021년 6월 20일
9.[pandas] Read and Write
CSV 파일을 pandas로 읽어온다.
2021년 6월 20일
10.[pandas] 데이터 다루기
DataFrame.head(n=5)DataFrame에서 첫 번째부터 n번째 까지의 데이터를 출력한다. Default n은 5이다.pandas.DataFrame.head(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/refere
2021년 6월 28일
11.[statsmodels] 통계분석
다양한 통계 분석을 할 수 있는 Python 라이브러리다. R과 유사하다.일반적으로 아래와 같은 Alias를 사용해서 import한다.import statsmodels.api as smimport statsmodels.formula.api as smfOLS(Ordina
2021년 8월 25일