[OPGG] 인턴 연계 과정 - 미니맵 챔피언 인식
인턴 연계 과정 공부 내용
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데이터 분석가 양성 과정 7주차
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데이터 분석가 양성 과정 6주차
데이터 분석가 양성 과정 5주차
데이터 분석가 양성 과정 4주차
데이터 분석가 양성 과정 3주차
데이터 분석가 양성 과정 3주차
데이터 분석가 양성 과정 3주차
데이터 분석가 양성 과정 3주차
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데이터 분석가 양성 과정 2주차
데이터 분석가 양성 과정 1주차
데이터 분석가 양성 과정 1주차
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데이콘 대회 정리
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자연어 처리 알아보기
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이미지 인식을 위한 CNN 실습
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선형 회귀를 딥러닝 모델로 만들기
베스트 모델 찾기: 업데이트 저장, 조기 중단
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과적합을 피하기 위한 데이터 분리, 교차 검증
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iris 데이터를 이용한 예측
피마 인디언 데이터로 간단한 실습
딥러닝 모델 정의, 컴파일, 실행
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딥러닝의 문제와 해결: 활성화 함수, 확률적 경사하강법
오차 역전파 개념 및 구현
코딩 도장 문제 풀어보기
퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, XOR
로지스틱 회귀 개념 및 경사하강법
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단순, 다중 선형 회귀의 경사하강법
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파이썬 추천 시스템 패키지 Surprise
협업 필터링 중 잠재 요인 기반 필터링 방식 추천 시스템
협업 필터링 중 최근접 이웃 기반 필터링 방식 추천 시스템
콘텐츠 기반 필터링 방식 추천 시스템
텍스트 분석 실습
konlpy 패키지를 이용한 한글 텍스트 처리
텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 유사도 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 군집화 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 토픽 모델링 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 감성 분석 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 텍스트 분류 실습
텍스트 분석의 종류 및 전반적인 수행과정 이해하기
평균 이동(Mean Shift)
실루엣 계수를 이용한 군집평가
선형대수 일부 개념 정리
로지스틱 회귀분석 및 회귀트리
규제 회귀모형 등 여러 회귀분석
경사하강법 구현해보기
앙상블 학습 유형 및 랜덤포레스트,GBM
머신러닝의 다양한 성능 평가
사이킷런으로 머신러닝 시작해보기
5.4 정규화 선형회귀
5.3 다중공선성과 변수선택
5.2 교차검증
5.1 과최적화
4.9 모형의 진단과 수정
4.8 분산 분석과 모형 성능
4.7 레버리지와 아웃라이어
4.6 확률론적 선형 회귀모형
4.5 부분회귀
4.4 범주형 독립변수
4.3 스케일링
4.2 선형 회귀분석의 기초
4.1 회귀분석 예제
데이터 전처리
5.5 Pandas의 시각화 기능
5.4 Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
5.2 Matplotlib의 여러가지 플롯
5.1 시각화 패키지 맷플롯리브 소개
4.8 시계열 자료 다루기
4.7 피봇테이블과 그룹분석
4.6 데이터프레임 합성
4.5 데이터프레임 인덱스 조작
4.4 데이터프레임의 데이터 조작
4.3 데이터프레임 고급 인덱싱
4.2 데이터 입출력
4.1 판다스 패키지의 소개
3.5 난수 발생과 카운팅
3.4 기술 통계
3.3 배열의 연산
3.2 배열의 생성과 변형
3.1 넘파이 배열
웹 스크래핑 퀴즈2
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실수로 지운 데이터 복구하기 (FLASHBACK TABLE)
실수로 지운 데이터 복구하기 (FLASHBACK QUERY)
절대로 중복되지 않는 번호 만들기 (SEQUENCE)
데이터 검색 속도를 높이기 (INDEX)
복잡한 쿼리를 단순하게 하기 (VIEW)
복잡한 쿼리를 단순하게 하기 (VIEW)
임시 테이블 생성하기 (CREATE TEMPORARY TABLE)
일반 테이블 생성하기 (CREATE TABLE)
계층형 질의문으로 서열을 주고 데이터 출력하기
계층형 질의문으로 서열을 주고 데이터 출력하기
계층형 질의문으로 서열을 주고 데이터 출력하기
계층형 질의문으로 서열을 주고 데이터 출력하기
서브 쿼리를 사용하여 데이터 합치기
서브 쿼리를 사용하여 데이터 삭제하기
서브 쿼리를 사용하여 데이터 수정하기
서브 쿼리를 사용하여 데이터 입력하기
SELECT FOR UPDATE절 이해하기
락(LOCK) 이해하기
데이터 입력, 수정, 삭제 한번에 하기 (MERGE)
데이터 저장 및 취소하기 (COMMIT, ROLLBACK)
데이터 삭제하기 (DELETE)
데이터 수정하기 (UPDATE)
데이터 입력하기 (INSERT)
서브 쿼리 사용하기 (SELECT 절)
서브 쿼리 사용하기 (FROM 절)
서브 쿼리 사용하기 (HAVING 절)
서브 쿼리 사용하기 (EXISTS, NOT EXISTS)
서브 쿼리 사용하기 (NOT IN)
서브 쿼리 사용하기 (다중 결과 서브 쿼리)
서브 쿼리 사용하기 (단일 결과 서브 쿼리)
집합 연산자로 데이터의 차집합을 출력하기 (MINUS)
집합 연산자로 데이터의 교집합을 출력하기 (INTERSECT)
집합 연산자로 데이터를 위아래로 연결하기 (UNION)
집합 연산자로 데이터를 위아래로 연결하기 (UNION ALL)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (FULL OUTER JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (LEFT/RIGHT OUTER JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (NATURAL JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (USING)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (ON)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (SELF JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (OUTER JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (NON EQUI JOIN)
여러 테이블의 데이터를 조인해서 출력하기 (EQUI JOIN)
출력되는 행 제한하기 (TOP-N QUERY)
출력되는 행 제한하기 (ROWNUM)
데이터 분석 함수로 출력 결과 넘버링 하기 (ROW_NUMBER)
데이터 분석 함수로 집계 결과 출력하기 (GROUPING SETS)
데이터 분석 함수로 집계 결과 출력하기 (CUBE)
데이터 분석 함수로 집계 결과 출력하기 (ROLLUP)
데이터 분석 함수로 비율 출력하기 (RATIO_TO_REPORT)
데이터 분석 함수로 누적 데이터 출력하기 (SUM OVER)
ROW를 COLUMN로 출력하기 (UNPIVOT)
COLUMN을 ROW로 출력하기 (PIVOT)
COLUMN을 ROW로 출력하기 (SUM + DECODE)
데이터 분석 함수로 바로 전 행과 다음 행 출력하기 (LAG, LEAD)
데이터 분석 함수로 데이터를 가로로 출력하기 (LISTAGG)
데이터 분석 함수로 순위의 비율 출력하기 (CUME_DIST)
데이터 분석 함수로 등급 출력하기 (NTILE)
데이터 분석 함수로 순위 출력하기 (DENSE_RANK)
데이터 분석 함수로 순위 출력하기 (RANK)
건수 출력하기 (COUNT)
토탈값 출력하기 (SUM)
평균값 출력하기 (AVG)
최소값 출력하기 (MIN)
최대값 출력하기 (MAX)
IF문을 SQL로 구현하기 (CASE)
IF문을 SQL로 구현하기 (DECODE)
NULL 값 대신 다른 데이터 출력하기 (NVL, NVL2)
암시적 형 변환 이해하기
날짜형으로 데이터 유형 변환하기 (TO_DATE)
문자형으로 데이터 유형 변환하기 (TO_CHAR, EXTRACT)
특정 날짜가 있는 달의 마지막 날짜 출력하기 (LAST_DAY)
특정 날짜 뒤에 오는 요일 날짜 출력하기 (NEXT_DAY)
개월 수 더한 날짜 출력하기 (ADD_MONTHS)
날짜 간 개월 수 출력하기 (MONTHS_BETWEEN)
나눈 나머지 값 출력하기 (MOD)
숫자를 버리고 출력하기 (TRUNC)
반올림해서 출력하기 (ROUND)
특정 철자 잘라내기 (TRIM, RTRIM, LTRIM)
특정 철자를 N개 만큼 채우기 (LPAD, RPAD)
특정 철자를 다른 철자로 변경하기 (REPLACE)
문자에서 특정 철자의 위치 출력하기 (INSTR)
문자열의 길이를 출력하기 (LENGTH)
문자에서 특정 철자 추출하기 (SUBSTR)
대소문자 변환 함수 배우기 (UPPER, LOWER, INTICAP)
논리 연산자 배우기 (AND, OR, NOT)
비교 연산자 배우기 (IN)
비교 연산자 배우기 (IS NULL)
비교 연산자 배우기 (LIKE)
비교 연산자 배우기 (BETWEEN AND)
비교 연산자 배우기 (>, <, >=, <=, =, !=)
산술 연산자 배우기 (*, +, -, /)
WHERE절 배우기 (문자와 날짜 검색)
WHERE절 배우기 (숫자 데이터 검색)
데이터를 정렬해서 출력하기 (ORDER BY)
중복된 데이터 제거 후 출력하기 (DISTINCT)
연결 연산자 사용하기
Alias(별칭)을 사용하여 추출하기
테이블에서 모든 열 선택하기
테이블에서 특정 열 선택하기
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텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 유사도 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 군집화 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 토픽 모델링 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 감성 분석 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 텍스트 분류 실습
텍스트 분석의 종류 및 전반적인 수행과정 이해하기
평균 이동(Mean Shift)
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선형대수 일부 개념 정리
로지스틱 회귀분석 및 회귀트리
규제 회귀모형 등 여러 회귀분석
경사하강법 구현해보기
앙상블 학습 유형 및 랜덤포레스트,GBM
머신러닝의 다양한 성능 평가
사이킷런으로 머신러닝 시작해보기
5.4 정규화 선형회귀
5.3 다중공선성과 변수선택
5.2 교차검증
5.1 과최적화
4.9 모형의 진단과 수정
4.8 분산 분석과 모형 성능
4.7 레버리지와 아웃라이어
4.6 확률론적 선형 회귀모형
4.5 부분회귀
4.4 범주형 독립변수
4.3 스케일링
4.2 선형 회귀분석의 기초
4.1 회귀분석 예제
데이터 전처리
5.5 Pandas의 시각화 기능
5.4 Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
5.2 Matplotlib의 여러가지 플롯
5.1 시각화 패키지 맷플롯리브 소개
4.8 시계열 자료 다루기
4.7 피봇테이블과 그룹분석
4.6 데이터프레임 합성
4.5 데이터프레임 인덱스 조작
4.4 데이터프레임의 데이터 조작
4.3 데이터프레임 고급 인덱싱
4.2 데이터 입출력
4.1 판다스 패키지의 소개
3.5 난수 발생과 카운팅
3.4 기술 통계
3.3 배열의 연산
3.2 배열의 생성과 변형
3.1 넘파이 배열
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5.4 정규화 선형회귀
5.3 다중공선성과 변수선택
5.2 교차검증
5.1 과최적화
4.9 모형의 진단과 수정
4.8 분산 분석과 모형 성능
4.7 레버리지와 아웃라이어
4.6 확률론적 선형 회귀모형
4.5 부분회귀
4.4 범주형 독립변수
4.3 스케일링
4.2 선형 회귀분석의 기초
4.1 회귀분석 예제
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5.5 Pandas의 시각화 기능
4.8 시계열 자료 다루기
4.7 피봇테이블과 그룹분석
4.6 데이터프레임 합성
4.5 데이터프레임 인덱스 조작
4.4 데이터프레임의 데이터 조작
4.3 데이터프레임 고급 인덱싱
4.2 데이터 입출력
4.1 판다스 패키지의 소개
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3.2 배열의 생성과 변형
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인턴 연계 과정 공부 내용
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5.4 Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화
데이터 전처리
머신러닝의 다양한 성능 평가
앙상블 학습 유형 및 랜덤포레스트,GBM
앙상블 학습 유형 및 랜덤포레스트,GBM
로지스틱 회귀분석 및 회귀트리
선형대수 일부 개념 정리
실루엣 계수를 이용한 군집평가
평균 이동(Mean Shift)
텍스트 분석의 종류 중 하나인 텍스트 분류 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 감성 분석 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 토픽 모델링 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 군집화 실습
텍스트 분석의 종류 중 하나인 문서 유사도 실습
konlpy 패키지를 이용한 한글 텍스트 처리
콘텐츠 기반 필터링 방식 추천 시스템
협업 필터링 중 최근접 이웃 기반 필터링 방식 추천 시스템
협업 필터링 중 잠재 요인 기반 필터링 방식 추천 시스템
파이썬 추천 시스템 패키지 Surprise
데이콘 대회 정리
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