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책소개
본 도서는 한국데이터산업진흥원에서 실시하는 빅데이터분석기사 국가기술자격 실기시험 대비 도서입니다.
본 교재는 Python을 활용하여 쉽고 빠른 자격증 취득으로 이어질 수 있도록 도움을 줄 것입니다.
Python과 데이터 다루기, 데이터탐색과 데이터정제, 머신러닝 프로세스, 머신러닝 핵심 알고리즘 총 4부로 구성되어 있습니다.
데이터캠퍼스의 빅데이터 교육은 많은 사람들이 데이터 분석을 쉽게 익히고 활용할 수 있는 기회를 마련하고자 시작되었습니다.
또한 통계 분석ㆍ빅데이터 실무 20년의 전문가 ‘김원표’ 교수의 제대로 된 강의로 기초부터 활용까지 탄탄한 내용을 자랑합니다.
70여개의 대학 연구 기관과 1,000개의 기업, 20,000명의 수강생들을 데이터 분석 전문가로 양성해 낸 데이터캠퍼스의 교육으로
4차 산업 혁명의 시작과 끝인 빅데이터 전문가로 성장해보세요.
합격의 가장 빠른 지름길은 데이터캠퍼스가 정답입니다.
목차
1부 파이썬과 데이터 다루기
1. 빅데이터분석기사 실기 시험 특징
2. 파이썬 설치하기
3. 파이썬 기초
4. numpy 함수
5. pandas와 기본 데이터 처리
2부 데이터탐색과 데이터정제
1. 단변량 데이터 탐색
2. 이변량 데이터 탐색
3. 이상치 처리
4. 변수 변환
5. 결측치 처리
6. 데이터정제 실전과제
3부. 머신러닝 프로세스 A to Z
1. 머신러닝 프로세스
2. 머신러닝 맛보기1: 분류문제
3. 머신러닝 맛보기2: 회귀문제
4. 머신러닝 프로세스1: 범주변수의 변환
5. 머신러닝 프로세스2: 데이터셋 분할과 모델검증
6. 머신러닝 프로세스3: 데이터 정규화
7. 머신러닝 프로세스4: 모델훈련과 세부튜닝
8. 머신러닝 프로세스5: 모델평가
9. 머신러닝 프로세스6: 다중분류
4부. 머신러닝 핵심 알고리즘
1. 로지스틱 회귀모델
2. K-최근접이웃법(KNN)
3. 나이브 베이즈
4. 인공신경망
5. 서포트 벡터머신
6. 의사결정나무
7. 랜덤 포레스트
8. 투표기반 앙상블
9. 앙상블 배깅(Bagging)
10. 앙상블 부스팅(Boosting)
11. 앙상블 스태킹(Stacking)
12. 선형 회귀모델
13. 릿지(Ridge) 회귀모델
14. 라쏘(Lasso) 회귀모델
15. 엘라스틱넷
16. 군집분석
17. DBSCAN
18. 연관규칙분석
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