실전 데이터 사이언스 Part2. 데이터 전처리

핵심만 담았다!
데이터 분석을 위한 필수 데이터 전처리

빅데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능, 디지털전환(DT) 등, 최근 가장 수요가 많은 기술 분야입니다. 거의 모든 산업에서 이러한 기술을 담당할  데이터 사이언티스트 양성이 가장 중요하고 시급한 상황입니다.

기업에서 데이터를 다루는 실무자가 가장 많은 시간을 투자해야 하고, 실제로 데이터 분석 (머신러닝) 성능에 가장 큰 영향을 주는 업무가 데이터 전처리입니다.

📝 핵심 데이터 전처리

이 강의에서는 효과적인 데이터 탐색(EDA) 방법, 그리고 데이터 전처리의 4가지 주요 내용인 데이터클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 데이터 변환 개념을 설명합니다.

👩‍💻 이론+실습 강의 구성

타이타닉 생존자 예측하기?

결측치 처리 실습, 테이터 변환 실습, 선형 분류 예측 등 이론을 바탕으로 한 실습을 통해 현업에서 필요한 데이터 분석을 바로 적용할 수 있도록 돕습니다.

🙋‍♂️ 현장에서 필요한 주제 

_{테이블 다루기}

_{시계열 데이터 처리}

실전에서는 테이블 구조 데이터들을 여러 가지 방법으로 합치는 작업이 자주 필요합니다. concat, append, join, merge, groupby, pivot_table 함수들의 차이를 이해하고 어떤 경우에 어떤 함수가 유용한지를 설명합니다.

또한, 실무에서 비정형 데이터인 시계열 데이터를 다룰 일이 많습니다. datetime을 이용하는 방법과 순차적으로 시계열 예측 방법인 walk forward 예측을 설명하고 선형모델을 이용한 이진 분류 및 회귀 예측 모델을 소개합니다.

📕 강의 특징

• 모든 내용은 실습 코드와 함께 설명합니다.

실습코드 바로가기 👉 https://github.com/data-labs/preprocessing

• 예제 코드는 여러분이 현업에서 바로 활용할 수 있도록 구성하였습니다.
• 코드는 간결하지만 핵심 내용을 담고 있으며 활용이 쉽도록 작성되었습니다.

👩‍💻 핵심 데이터 사이언스

 

실전 데이터 사이언스 Part1. 파이썬 입문

데이터 사이언스의 기본이 되는 언어 파이썬.
본 강의는 파이썬 기초 지식이 선수 되는 강의입니다.
파이썬 언어에 대한 기초 지식이 없으신 분들은

실전 데이터 사이언스 Part1. 파이썬 입문 강의를 통해
선수 지식 학습을 추천드립니다.