데이터 사이언스 스쿨 공부

데이터 사이언스 스쿨 자료를 토대로 공부한 내용입니다.

실습과정에서 필요에 따라 내용의 누락 및 추가, 수정사항이 있습니다.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 32 Commits
3.1 넘파이 배열.ipynb		3.1 넘파이 배열.ipynb
3.2 배열의 생성과 변형.ipynb		3.2 배열의 생성과 변형.ipynb
3.3 배열의 연산.ipynb		3.3 배열의 연산.ipynb
3.4 기술 통계.ipynb		3.4 기술 통계.ipynb
3.5 난수 발생과 카운팅.ipynb		3.5 난수 발생과 카운팅.ipynb
4.1 판다스 패키지의 소개.ipynb		4.1 판다스 패키지의 소개.ipynb
4.2 데이터 입출력.ipynb		4.2 데이터 입출력.ipynb
4.3 데이터프레임 고급 인덱싱.ipynb		4.3 데이터프레임 고급 인덱싱.ipynb
4.4 데이터프레임의 데이터 조작.ipynb		4.4 데이터프레임의 데이터 조작.ipynb
4.5 데이터프레임 인덱스 조작.ipynb		4.5 데이터프레임 인덱스 조작.ipynb
4.6 데이터프레임 합성.ipynb		4.6 데이터프레임 합성.ipynb
4.7 피봇테이블과 그룹분석.ipynb		4.7 피봇테이블과 그룹분석.ipynb
4.8 시계열 자료 다루기.ipynb		4.8 시계열 자료 다루기.ipynb
5.1 시각화 패키지 맷플롯리브 소개.ipynb		5.1 시각화 패키지 맷플롯리브 소개.ipynb
5.2 Matplotlib의 여러가지 플롯.ipynb		5.2 Matplotlib의 여러가지 플롯.ipynb
5.4 Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화.ipynb		5.4 Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화.ipynb
5.5 Pandas의 시각화 기능.ipynb		5.5 Pandas의 시각화 기능.ipynb
README.md		README.md
데이터 전처리.ipynb		데이터 전처리.ipynb
회귀 분석.ipynb		회귀 분석.ipynb

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