강좌 소개

본 강좌는 데이터의 수치 분석을 위해 사용되는 numpy, scipy 라이브러리 사용법을 익히는 강좌이며, 시각화 작업에 필요한  matplotlib와 seaborn 패키지 활용법도 함께 소개하고 있습니다.

 

학습내용

Numpy 를 기술통계 명령 익히기
선형 대수 기초 개념 이해하기
Matplotlib 활용
Seaborn 활용
Scipy를 이용한 확률 변수 이해하기

 

학습대상

빅데이터 분석 입문자
데이터 과학에 관심있는 자 


강의 목록

Scipy의 하위 모듈의 구성 및 stats 모듈
맛보기
29:37

확률분포 객체 메소드 및 Seaborn 패키지
30:02

Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 1
31:04

Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 2
31:33

Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 1
29:42

Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 2
28:30

barplot(), pointplot(), pandas의 stack(), reset_ind
29:28

Scipy를 이용한 이항분포 시뮬레이션
30:57

Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 1
33:02

Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 2
28:55

Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 1
31:05

Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 2
30:38

Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 3
20:30

Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 1
29:44

Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 2
23:35

Scipy를 이용한 스튜던트 t분포 이해
26:59
  • 참고자료
    1개

채널

아이티고
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컴퓨터 강좌를 제작하고 서비스하고 있는 컴퓨터 교육 전문 기업 아이티고 입니다. 최고의 콘텐츠를 제작하기 위해 IT 전문강사와 함께 강의를 촬영하고 있습니다. 감사합니다.


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