지난 강의 노트
예전에 작성해두었던 R·Python 강의 노트를 모아두었습니다.
R 아카이브
2018년에 업로드했던 R 강의 노트를 카테고리별로 모아두었습니다.
R기초
- R 객체(object)의 종류와 특징 (2018-01)
- R 객체의 인덱싱과 슬라이싱 (2018-01)
- 기술 통계 간단 정리 (2018-03)
- 외부 데이터 불러오기 (2018-03)
- 탐색적 데이터 분석 (EDA) (2018-03)
데이터시각화
- ggplot2 패키지를 활용한 시각화 1 (2018-04)
- ggplot2 패키지를 활용한 시각화 2 (2018-04)
- Google Map Api를 활용한 지도 시각화 (2018-05)
- ggplot2 패키지를 활용한 지도 시각화 (2018-05)
머신러닝
- 기계학습 알고리즘의 종류와 데이터셋 분할 (2018-05)
- 분류모형의 성능 평가 기준 (2018-05)
- 유사도의 척도, 거리의 종류 (2018-05)
- K-근접이웃 (K-nearest neighbors) (2018-06)
- 나이브 베이즈 (Naive Bayes) (2018-06)
- 의사결정나무 (Decision Tree) (2018-06)
- 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression) (2018-06)
텍스트분석
- 기업리뷰 수집 (2018-10)
- 탐색적 데이터 분석(EDA)과 추천모형 적합 (2018-10)
- 텍스트 마이닝을 활용한 기업리뷰 분석 (2018-10)
Python 아카이브
2021년 《Must Have 나성호의 R 데이터 분석 입문》의 R 코드를 Python으로 옮겨보며 준비했던 강의 노트 중 완성된 부분만 모아두었습니다.
Python기초
- 넘파이(NumPy) 배열 생성과 인덱싱 (2021-10)
- 판다스(Pandas) 시리즈와 데이터프레임 (2021-10)