1 | 0차시_왜 Data Science 인가? 탐색, 시각화, 목적 정리 | 6:12 |
2 | 1차시_분석 환경 구축하기 주피터 노트북, 아나콘다 설치 | 12:24 |
3 | 2차시_Jupyter 노트북, Pandas 사용법 | 10:06 |
4 | 3차시_Numpy, Matplotlib 사용법 | 8:48 |
5 | 4차시_탐색적 데이터 분석 소개 | 3:12 |
6 | 5차시_chipotle 예제 살펴보기 | 32:18 |
7 | 6차시_국가별 음주 데이터 분석하기(1) | 14:30 |
8 | 7차시_국가별 음주 데이터 분석하기(2) | 20:12 |
9 | 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? | 4:42 |
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? | 6:48 |
18 | 17차시_강남역 맛집 리뷰로 알아보는 감성 분류 | 26:48 |
19 | 18차시_중고 나라 휴대폰 거래 가격 예측하기 1(Random forest regressor) | 6:36 |
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 |