파이썬 데이터 분석을 위해 무엇을 배워야 할까요?

Python 데이터 분석 학습에는 다음이 필요합니다. Python 기본 프로그래밍 데이터 구조: 목록, 튜플, 사전, NumPy 배열, Pandas 데이터 프레임 데이터 처리: 읽기, 쓰기, 정리, 탐색, 시각적 통계 분석: 기술 통계, 가설 테스트, 상관 관계, 회귀 머신러닝 기초: 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가 및 튜닝 데이터 시각화 도구: Matplotlib, Seaborn, Plotly 보조 도구 및 라이브러리: Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

Python 데이터 분석에 필요한 지식 알아보기

1. Python 프로그래밍의 기초

• 변수, 데이터 유형, 연산자
• 제어 흐름(조건, 루프)
• 함수, 모듈, 패키지

2.리스트, 튜플 , 사전

• 3. 데이터 처리

데이터 읽기 및 쓰기

• 데이터 탐색 및 시각화
• 4.
기술통계(평균, 중앙값, 표준편차)

가설 검정(t-검정, 분산 분석)상관관계 및 회귀

• 5. 기계 학습 기초
• 지도 학습(선형 회귀, 로지스틱 회귀)

비지도 학습(클러스터링, 주성분 분석) 모델 평가 및 조정

• 6. 데이터 시각화 도구
• Matplotlib

Seaborn Plotly

• 7.
• 판다
• scikit-learn

Jupyter Notebook

학습 리소스
• 온라인 강좌: Coursera, Udemy, edX

《Python 데이터 과학》핸드북

파이썬 데이터 분석 실습》

• 튜토리얼 및 문서:
  • 공식 Python 문서
  • Pandas 문서
scikit-learn 문서

• • 팁
  기본.
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