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완전히 오프라인 상태 인 Python으로 데이터 과학을 강력하게 파악
데이터 과학은 데이터 구성, 처리 및 분석을 통해 거대하고 다양한 데이터 세트에서 지식과 통찰을 도출하는 프로세스입니다. 여기에는 수학 및 통계 모델링과 같은 다양한 분야가 포함되며, 소스에서 데이터를 추출하고 데이터 시각화 기술을 적용합니다. 또한 빅 데이터 기술을 처리하여 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 수집하는 경우가 종종 있습니다. 아래에는 데이터 과학이 사용되는 몇 가지 시나리오가 나와 있습니다.
포함 된 장
데이터 과학 소개
데이터 과학 환경 설정
판다
누피
Matplotlib
데이터 운영
데이터 정리
CSV 데이터 처리
JSON 데이터 처리
XLS 데이터 처리
관계형 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스
날짜와 시간
데이터 랭 글링
데이터 집계
HTML 페이지 읽기
비정형 데이터 처리
단어 토큰 화
줄기와 정리
차트 속성
차트 스타일링
상자 그림
히트 맵
산점도
버블 차트
3D 차트
시계열
지리 데이터
그래프 데이터
중앙 경향 측정
측정 차이
정규 분포
이항 분포
포아송 분포
베르누이 분포
P- 값
상관 관계
카이 제곱 검정
선형 회귀
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