AI 전환기를 함께 걸어가는 여러분, 코딩에 익숙하지 않은 직장인과 비전공자들을 위한 길잡이, "데이터이쿠 무작정 따라해보기"를 소개한다. 이 책은 데이터 분석과 머신러닝의 복잡함을 단순화하여, 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었다. 데이터 전처리에서 시작하여 그래프 분석, 통계 분석, 머신러닝 학습에 이르기까지, 단계별로 실제 예제를 통해 실습할 수 있도록 구성되어 있다.
이 책은 단지 정보를 전달하는 것이 아니라, 데이터 사이언스와 머신러닝의 핵심 개념을 체계적으로 이해하고 활용할 수 있게 하는 나침반과 같다. 초보자부터 전문가까지, 모든 수준의 학습자가 자신의 속도로 학습을 진행할 수 있으며, 실제 예제를 통해 자연스럽게 머신러닝을 익힐 수 있다.
"데이터이쿠 무작정 따라해보기"는 인공지능을 활용하고자 하는 모든 이들에게 필수적인 지침서다. 그리고 인공지능과 머신러닝을 이해하고 싶은 모든 비전공자들에게 최적화되어 있다.
이 책과 함께라면, 데이터 사이언스와 머신러닝의 세계를 두려움 없이 탐험할 수 있다. 저자가 제시한 체계적인 가이드라인을 따라가며, 데이터 사이언스 및 머신러닝의 핵심 개념을 한 걸음 한 걸음 이해하고 활용해 나갈 수 있을 것이다. 지금 바로 "데이터이쿠 무작정 따라해보기"와 함께, 데이터 사이언스와 머신러닝의 매력적인 세계로 여정을 시작해보자.
Contents
제01강 데이터이쿠 시작하기
데이터이쿠 다운로드 | 프로젝트 생성하기 | 데이터 불러오기 |
데이터셋의 속성 | 플로우 | 파일 명 변경하기
제02강 탐색적 데이터 분석
데이터 익스플로러 | 데이터 분석 | 빅데이터
제03강 데이터 전처리1
데이터 전처리 준비하기 | 행 삭제하기 | 데이터 열 이동하기 |
열 이름 변경하기 | FORMULAR | 변수 생성하기 | 변수 이름 변경하기 |
ZONE | ZONE 만들기 | ZONE 이동하기
제04강 그래프 분석1
SCATTER PLOT | 토마스 베이즈
제05강 통계분석
파일 복사하기 | ZONE에서 파일 공유하기 | 파일 명 변경하기 |
통계분석 사용하기 | 추천분석 사용하기 | 단변량 분석하기 |
이변량 분석하기 | 가설검추정 | 정규성 검정 | 1표본 T검정 |
2표본 T검정 | 2표본 중위수 검정 | 분포식별하는 방법 |
여러 분포 식별하기 | 2D 분포 확인하기 | 적합선 그리기
제06강 다변량 분석
주성분 분석 | 3D 산점도 | 평행좌표 그래프 | 통계적 유의성
제07강 데이터 전처리2
새 파일 추가하기 | JOIN 하기 | Stack 하기 | 파일 이름 변경하기 |
데이터 탐색하기 | 정규성 검정 | 이상치 제거하기 | ZONE 이동하기 |
탐색적 데이터 분석 | 정규성 검정 | 정규성 검정 | 데이터에 음영처리하기
제09강 실전 데이터 분석1
라이센스 다시 요청하기 | 프로젝트 파일 불러오기 |
새로운 프로젝트 만들기 | ZONE 만들기 | 다른 ZONE으로 파일 이동하기 |
데이터 셋 확인하기 | 필요없는 행 삭제하기 |
전처리 레시피 복사하여 실행하기 | 데이터 쌓기 | ML ZONE 만들기 |
파일 복사하기 | 데이터 확인하기 | 데이터 오름차순으로 보기 |
데이터 필터링하기 | Columns Quick View | Filter 기능 해제하기 |
Scatter Plot 그려보기 | Line Chart 그려보기
제10강 실전 데이터 분석2
통계분석 수행하기 | 간단한 머신러닝 수행하기 | 예측에 관하여