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데이터분석 처음부터 끝까지

데이터분석의 전체 과정을 학습할 수 있는, 데이터분석을 처음 시작하는 분들을 위한 시리즈입니다.

데이터 수집 - 전처리 - 시각화 - 분석(머신러닝)으로 이루어진 데이터분석의 전체 과정을 담고 있습니다.

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1.2 정적 크롤링

데이터 분석 처음부터 끝까지, 1.2단계
​데이터 수집 방법 중 정적 크롤링의 개념을 알아보고 코드를 실습합니다.

정적 크롤링은 말그대로 정적인 데이터를 수집하는 방법을 말합니다. 이 때 정적 데이터란 변하지 않는 데이터를 의미합니다. 정적 크롤링의 주요 단계를 살펴보며, 정적 크롤링을 사용하기 위해 흔히 사용되는 패키지를 설명합니다.

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1.3 동적 크롤링

데이터 분석 처음부터 끝까지, 1.3단계
​데이터 수집 방법 중 동적 크롤링의 개념을 알아보고 코드를 실습합니다. 

동적 크롤링은 동적인 데이터를 수집하는 방법을 뜻합니다. 동적인 데이터란 입력, 클릭, 로그인 등과 같이 페이지 이동이 있어야 보이는 데이터를 의미합니다. 동적 크롤링의 주요 단계를 살펴보며, 동적 크롤링을 사용하기 위해 흔히 사용되는 패키지를 설명합니다.

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2.1 EDA 기본 

데이터 분석 처음부터 끝까지, 2.1단계
​데이터 기법 중 EDA의 기본 개념을 알아보고 코드를 실습합니다. 

EDA, 즉 탐색적 데이터 분석은 데이터 분석에 있어 중요한 초기 분석의 단계입니다. 데이터를 분석하고 결과를 내는 과정에서 지속적으로 데이터에 대한 ‘탐색과 이해’를 가져야 함을 의미합니다. 시각화를 이용한 EDA에서 자주 사용되는 일부 그래프를 소개합니다.

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2.2 EDA 심화 

데이터 분석 처음부터 끝까지, 2.2단계
​데이터 기법 중 EDA 심화 버전을 알아보고 코드를 실습합니다. 

데이터 분석에서는 간단한 데이터만 다루는 것이 아닌 복잡한 데이터를 다루는 경우가 더 많습니다. EDA심화에서 다룰 4개의 시각화 기법은 복잡한 데이터셋을 다양한 각도에서 탐색하고 EDA심화에서 자주 사용되는 일부 그래프를 소개합니다.

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3.1 데이터 전처리 기본

데이터 분석 처음부터 끝까지, 3.1단계
​데이터 전처리 기본 과정을 알아보고 코드를 실습합니다. 

데이터의 전반적인 경향성을 파악하기 위해 데이터 전처리는 데이터 분석에 초기에 있어 중요한 단계입니다. 데이터 전처리 기본 과정에서는 데이터 처리하는 단계와 주로 사용되는 코드에 대해서 설명합니다.

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3.2 데이터 전처리 심화

데이터 분석 처음부터 끝까지, 3.2단계
​데이터 전처리 심화 과정을 알아봅니다.

실무에서 만나게 되는 데이터는 정돈되지 않은 비정형 데이터인 경우가 대부분입니다. 앞선 포스팅에서 살펴본 기본적인 전처리 기법 외에도 상황에 맞는 추가적인 전처리 작업이 필요합니다. 데이터 전처리 심화 과정에서는 그 중 대표적인 기법 몇가지를 소개합니다.

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4.1 데이터 분석 유형 

데이터 분석 처음부터 끝까지, 4.1단계
​데이터 분석 유형을 알아보고 개념을 살펴봅니다. 

데이터 분석에 있어 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)은 두 가지 핵심 분야입니다. 이번 컨텐츠에서는 머신러닝과 딥러닝, NLP, 지리적분석의 개념을 알아보고 그 종류와 사례를 알아보겠습니다. 

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4.2 회귀 분석

데이터 분석 처음부터 끝까지, 4.2단계
​데이터 분석 유형 중 하나인 회귀분석을 알아봅니다.

데이터 분석의 대표적인 기법 3가지인 회귀분석/분류분석/군집분석 중 첫번째로 회귀분석에 대해서 알아보겠습니다. 단순 선형 회귀, 다항 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 회귀의 개념을 알고 코드로 실습해봅니다.

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4.3 분류 분석

데이터 분석 처음부터 끝까지, 4.3단계​
데이터 분석 유형 중 하나인 분류분석을 알아봅니다.

두번째 데이터분석 기법인 분류분석은 데이터를 다양한 그룹 또는 범주로 분류하는 것을 말합니다. 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 나이브 베이즈, 서포트벡터머신의 개념과 코드에 대해 설명합니다.

4.4 군집 분석

데이터 분석 처음부터 끝까지, 4.4단계​
데이터 분석 유형 중 하나인 군집분석을 알아봅니다.

세번째 데이터분석 기법인 군집분석은 데이터를 비슷한 샘플을 구별해 하나의 클러스터로 할당하는 작업이나, 분류와 달리 군집은 비지도 학습입니다. K-MEANS, DBSCAN, 덴드로그램의 개념과 코드에 대해 설명하며, 군집분석의 사례에 대해 설명합니다.

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