|
|
|
|
|
|
|
¸ñÂ÷ |
|
Á¦ 1 Àå µ¥ÀÌÅÍ¿Í µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ
1.1 µ¥ÀÌÅÍÀÇ °³³ä°ú ¼Ó¼º
1.2 µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ
Á¦ 2 Àå µ¥ÀÌÅÍÀÇ °ü¸®¿Í ºÐ¼®
2.1 µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý°ú °ü¸®
2.2 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
Á¦ 3 Àå µ¥ÀÌÅÍÀÇ Ç°Áú°ú Ç¥Çö
3.1 µ¥ÀÌÅÍ Ç°Áú°ü¸®
3.2 µ¥ÀÌÅÍÀÇ Ç¥Çö
Á¦ 4 Àå µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐÀÇ µµ±¸
4.1 ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐ¼®µµ±¸
4.2 ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î
Á¦ 5 Àå R µ¥ÀÌÅÍ ÆíÁý
5.1 ±âº»Àû µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
5.2 »õ·Î¿î °³³äÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
Á¦ 6 Àå RÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
6.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
6.2 ggplot2 ÆÐÅ°ÁöÀÇ È°¿ë
Á¦ 7 Àå Pandas¿Í NumPy¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø
7.1 ÆÄÀ̽㠽ÇÇà ȯ°æ
7.2 µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓÀÇ »ý¼º
7.3 µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼±Åðú »ùÇøµ
7.4 ´©¶ô µ¥ÀÌÅÍÀÇ Ã³¸®
7.5 Áߺ¹ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¦°Å
7.6 µ¥ÀÌÅÍ ¿¬»ê
7.7 Á¤ ·Ä
7.8 ±×·ì°ú Áý°è
7.9 µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓÀÇ º´ÇÕ
7.10 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
7.11 NumPy
Á¦ 8 Àå MatplotlibÀ» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
8.1 »êÁ¡µµ
8.2 ¼ºê Ç÷Ô
8.3 ¼± ±×·¡ÇÁ
8.4 ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
8.5 È÷½ºÅä±×·¥
8.6 »óÀÚ ±×¸²
8.7 È÷Æ®¸Ê
8.8 ÁÙ±â-ÀÙ ±×¸²
8.9 ¿ÀÂ÷ ¸·´ë ±×·¡ÇÁ |
|
|
|
ÀúÀÚ
|
|
À念Àç
¼¿ï´ëÇб³ ÀÚ¿¬°úÇдëÇÐ °è»êÅë°èÇаú(ÀÌÇлç), ¹Ì±¹ University of Wisconsin-Madison Åë°èÇаú(ÀÌÇм®»ç, Åë°èÇйڻç), Çѱ¹ÀºÇà °æÁ¦Åë°è±¹ Á¶»ç±¹ Â÷Àå, ÇöÀçÇѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ ÀÚ¿¬°úÇдëÇÐ Åë°è¡¤µ¥ÀÌÅÍ°úÇаú ±³¼ö
|
RÄÄÇ»ÆÃ(1Çбâ, ¿öÅ©ºÏÆ÷ÇÔ) | À念Àç | Çѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ÃâÆǹ®È¿ø
Åë°èÇа³·Ð(1Çбâ) | À念Àç | Çѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ÃâÆǹ®È¿ø
¿¹Ãø¹æ¹ý·Ð(1Çбâ, ¿öÅ©ºÏÆ÷ÇÔ) | À念Àç | Çѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ÃâÆǹ®È¿ø
´ëÇмöÇÐÀÇÀÌÇØ | À念Àç | Çѱ¹º¹ÁöÀç´Ü
ºñÁ¤Çüµ¥ÀÌÅͺм® | À念Àç | Çѱ¹Àλç»ç¹«°ü¸®¿¬±¸¿ø
»ýÈ°°úÅë°è(2Çбâ, ¿öÅ©ºÏÆ÷ÇÔ) | À念Àç | Çѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ÃâÆǹ®È¿ø
|
|
À¯Âù¿ì
¼¿ï´ëÇб³ °ø°ú´ëÇÐ ÄÄÇ»ÅÍ°øÇкÎ(°øÇлç), ¼¿ï´ëÇб³ °ø°ú´ëÇÐ Àü±âÄÄÇ»ÅÍ°øÇкÎ(ÄÄÇ»ÅÍ°øÇйڻç), ¶óÀÎÇ÷¯½º Data Science Dev Lead, Çϳª±ÝÀ¶À¶ÇÕ±â¼ú¿ø Data Science Cell ¼ö¼®¿¬±¸¿ø, ÇöÀç Çѱ¹¹æ¼ÛÅë½Å´ëÇб³ ÇÁ¶óÀÓÄ®¸®Áö ÷´Ü°øÇкΠÁ¶±³¼ö
|
µö·¯´× | À¯Âù¿ì | Çѱ¹Àα¸º¸°Ç¿¬±¸¿ø
ÆÄÀ̽ãÄÄÇ»Æà (2Çбâ, ¿öÅ©ºÏ Æ÷ÇÔ) | À¯Âù¿ì | KNOUPRESS
|
|
|
|
|
|
|
Ãâ°í¾È³» |
|
|
Ãâ°í¶õ ÀÎÅÍÆÄÅ© ¹°·ùâ°í¿¡¼ µµ¼°¡ Æ÷ÀåµÇ¾î ³ª°¡´Â ½ÃÁ¡À» ¸»Çϸç, ½ÇÁ¦ °í°´´Ô²²¼ ¼ö·ÉÇϽô ½Ã°£Àº »óÇ°Áغñ¿Ï·áÇØ Ãâ°íÇÑ ³¯Â¥ + Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÔ´Ï´Ù. |
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°ÀÇ Àç°í°¡ ÃæÁ·ÇÒ ½Ã¿¡ ÀÏ°ý Ãâ°í¸¦ ÇÕ´Ï´Ù. |
|
ÀϺΠÀç°í¿¡ ´ëÇÑ Ãâ°í°¡ ÇÊ¿äÇÒ ½Ã¿¡´Â ´ã´çÀÚ¿¡°Ô Á÷Á¢ ¿¬¶ôÇϽðųª, °í°´¼¾ÅÍ(°í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ôÁֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ´ë·®±¸¸Å´Â ¹è¼Û·á°¡ ¹«·áÀÔ´Ï´Ù. |
|
´Ü, 1°³ÀÇ »óÇ°À» ´Ù¼öÀÇ ¹è¼ÛÁö·Î ÀÏ°ý ¹ß¼Û½Ã¿¡´Â 1°³ÀÇ ¹è¼ÛÁö´ç 2,000¿øÀÇ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµË´Ï´Ù. |
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä! |
|
|
°í°´´Ô²²¼ ÁÖ¹®ÇϽŠµµ¼¶óµµ µµ¸Å»ó ¹× ÃâÆÇ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
|
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù.
(´Ü, Åä/ÀÏ¿äÀÏ Á¦¿Ü) |
|
|
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯/¹ÝÇ°/º¸ÁõÁ¶°Ç ¹× Ç°Áúº¸Áõ ±âÁØÀº ¼ÒºñÀڱ⺻¹ý¿¡ µû¸¥ ¼ÒºñÀÚ ºÐÀï ÇØ°á ±âÁØ¿¡ µû¶ó ÇÇÇظ¦ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Á¤È®ÇÑ È¯ºÒ ¹æ¹ý ¹× ȯºÒÀÌ Áö¿¬µÉ °æ¿ì 1:1¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ô Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀ¸½Å ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ùÀ̳», ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
|
|
|
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
|
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. (´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü) |
|
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
|
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. |
|
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
|
|
|