📑 Today I Learn

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20.10.30

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.29

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.28

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.27

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.26

• 자연어 처리 알고리즘과 활용
• 신경망 구조 - 활성화 함수
• 딥러닝 구조 - 가중치 학습원리

20.10.23

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.22

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.21

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.20

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.19

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.16

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.15

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.14

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.13

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.12

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• [데이터베이스 활용 : SQL](

20.10.09

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• 데이터베이스 활용 : SQL

20.10.08

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• 데이터베이스 활용 : SQL

20.10.07

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• 데이터베이스 활용 : SQL

20.10.06

• R을 활용한 데이터 조작 실습
• R의 기초 : R설치, R Studio설치, 패키지활용(readxl, dplyr, ggplot2)
• 데이터베이스 활용 : SQL

20.10.05

• Abalone 데이터 분석 및 예측
• 데이터 정제 기법
• json 데이터 가공 및 저장
• 머신러닝, 딥러닝을 위한 필수 기초 지식

20.09.29

• 【Kaggle】 House Price 2차 분석 준비 : 통계적기법을 이용한 데이터 전처리
• 회귀분석
• 데이터분석
• 통계적 기법

20.09.28

• Pandas와 Numpy를 활용한 데이터 재구조화
• 딥러닝 프레임워크

20.09.27

• R 마크다운
• 모델평가도(Confusion Matrix)

20.09.26

• EDA
• 데이터 전처리(Feature Engineering)

20.09.25

• 【Kaggle】랜덤포레스트를 활용한 Breast Cancer 분석
• 【Kaggle】랜덤포레스트를 활용한 House Price 분석 1차
• Decision Tree & RandomForest의 특징
• 문자형 데이터 전처리

20.09.24

• 랜덤포레스트
• 교차검증
• 【Kaggle】랜덤포레스트를 활용한 Titanic Data 분석
• 【Kaggle】랜덤포레스트를 활용한 Bike Sharing Demands 분석

20.09.23

• 【Kaggle】의사결정나무를 활용한 Titanic Data 분석 2차

20.09.22

• 의사결정나무란?
• 【Kaggle】의사결정나무를 활용한 Titanic Data 분석 1차

20.09.21

• 【Kaggle】 Bike Sharing Demands 전처리 1차

20.09.18

• Git을 활용한 협업

20.09.17

• Git 기본 CLI(명령어)
• Git 기본 사용법
• 마크다운 문법

20.09.16

• 연관규칙분석 (장바구니 분석) 2

20.09.15

• 연관규칙분석 (장바구니 분석) 1
• 연관규칙분석 (장바구니 분석) 실습

20.09.14

• 데이터 재구조화

20.09.11

• 날짜 형식의 데이터 전처리
• 데이터 기술통계분석 및 상관관계분석

20.09.10

• 데이터 결측값 및 이상치 처리
• 【Kaggle】 Titanic 데이터 전처리/상관관계분석/표준화/정규화/유클리디안 거리를 활용한 생존 여부 예측

20.09.09

• Pandas 활용 : dropna, interpolate, replace, duplicated, drop_duplicated, unique, value_counts, cut & bins
• 【Kaggle】 Pandas를 활용한 Titanic 데이터 변형

20.09.07

• Pandas를 활용한 데이터 병합 : concat, merge, join

20.09.04

• 추천알고리즘을 활용한 영화 추천 시스템 3

20.09.03

• 추천알고리즘을 활용한 영화 추천 시스템 2

20.09.02

• 추천알고리즘을 활용한 영화 추천 시스템 1

20.09.01

• 협업 알고리즘을 활용한 추천 시스템