HAMA 블로그

데이터 분석에 대한 기본적인 감과 덤으로 파이썬 코딩에 대한 감을 익히기 위한 강좌입니다. 개발자는 코드로 이해하는게 가장 빠른 길이며, 오래 기억하는 길이라 믿습니다. 이 글의 소스인 "밑바닥부터 배우는 데이터과학" 및 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 은 그런 기본적인 코드를 주요 매개체로 머신러닝을 설명해주는 훌륭한 서적이니 데이터사이언스에 관심있는 개발자라면 추천해드립니다. (수학도 미분,편미분 정도만 알면 되며, 바닥부터 쉽게 설명해줌) 순서 1. 통계 - 카운팅,min,max,평균,중앙값,산포도,분산,편차,공분산,상관관계 2. 가설과 추론 (베이지언 - 사후확률,우도) 3. 군집화 (K-Means)4. 연관 (Apriori)5. 함수형으로 데이터 다루기 6.경사하강법7. 회귀분석8. 은닉 마코프법..