
소스코드 다운로드 받으셔서 진행하셔도 좋고, 아니면 아래 강사의 블로그에서 소스코드를 간단히 작성하는 것도 좋습니다.
https://chloevan.github.io/python/python_edu/01_basic/chapter_3_2_dictionary/
이번 강의는 VS Code 또는 PyCharm에서 실습이 필요합니다. 아래 프로그램에서 원하시는 것 하나 설치하시기를 바랍니다. 강사는 VS Code에서 실습하였습니다.
- VS Code: https://code.visualstudio.com/
- PyCharm https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/
Note: 클래스 강의 부분과 동시 제작하였으니 연속해서 강의를 수강하여 주시기를 바랍니다.
머신러닝 with Class 형태로 제작하였습니다.
실습을 위해 csv 파일 2개가 같이 있으니, 구글 코랩에서 실행 시, 드라이브와 연동 확인 부탁드립니다.
감사합니다.
결측치를 처리하는 방법에 대해 배우도록 합니다.
싸이트: https://dschloe.github.io/kaggle/chapter_4_4_house_price_prediction_feature_engineering1/
많은 도움 되시기를 바랍니다.
신규 강의 소개
본 강의를 찾으신 분들은 이 강의를 듣지 마시고, 새롭게 런칭한 강의를 수강하시기를 바랍니다.
데이터분석 필수, Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기
[매우 중요 공지]
강의를 내릴 예정이니 신규 수강하지 마시고 "데이터분석 필수, Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기" 강의를 수강하세요!!
주제 소개 ?
이번 강의는 데이터 분석 입문으로 시작해서 마지막으로 간단하게 캐글에 입문하는 과정을 배웁니다.
이번 강의의 주 목적은 "어렵게 느껴지는 캐글로의 입문"을 보다 쉽게 접근할 수 있는 여정을 강사와 함께 할 예정입니다.
왜 "캐글"이어야만 하는지
캐글은 국내외적으로 공인된 경진대회입니다.
국제적인 데이터 과학자들이 경진대회에 참여하는 만큼, 다양한 사람들이 가장 최신의 알고리즘을 적용하는 무대이기도 합니다.
또한, 실무에 가까운 데이터를 무료로 다운로드 받아서 실습할 수 있습니다.
이 강의에서 배우는 것들
파이썬의 기초적인 문법 및 데이터 과학에 필요한 라이브러리를 배웁니다.
NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 등
캐글 학습하는 방법 및 대회 참여하는 방법에 대해 배웁니다.
구글 코랩 + 깃허브 + Drive 연동하는 과정을 배웁니다.
(보너스) 개발 블로그 만드는 법을 알려드립니다.
강의 특징 ?
자세한 이론은 알려드리지 못합니다.
다만, 스스로 학습 할 수 있도록 강사가 참조한 링크를 공유합니다 (구글 번역기나, 파파고를 자주 써야 하는 번거로움은 있습니다 ^^)
이론 20% + 실습 80% 위주로 진행합니다.
예상 질문 Q&A ??
Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 저 역시 인문학도이며, 컴퓨터공학, 통계 모두 비전공자입니다. 다만, 열심히 하셔야 합니다!!
Q. 이 강의만의 특별한 장점이 있나요?
A. 역량있는 타 강사분들에 비해 제가 강의를 하는 것이 장점입니다. 모두 유학파, 좋은 대학 및 좋은 기업 출신분들이 강의를 하시지만, 부족한 제 경력에 비해, 수강생분들이 강의를 들으며 "나도 할 수 있겠다!"하는 마음을 드릴 수 있는 장점이 있습니다. (진입 장벽은 낮춰드립니다!)
Q. 해당 분야에서 강사님의 꿈은 무엇인가요?
A. "배워서 남주자"입니다. 책을 쓰고 싶고, 저보다 나이가 어리신 분들이 보다 높은 위치에서 경력을 시작할 수 있도록 돕고 싶습니다.