힘내좌 아좌좟...! 계산 문제 출제 거의 확실시되는 파트..계산방법만큼은 정확히 익힐 수 있도록! Predective Modeling -데이터를 가장 잘 묘사하는 모델을 만들어 새로운 데이터에 적용하기 -분류에 대해 먼저 고려할 것(어느 곳에 속해있는 데이터인지 따져보기) model -목적에 따라 간략하게 표현 -필요한 정보와 불필요한 정보 분류하면서 요약 Predective Model Descriptive Model 모르는 관심있는 값을 추측하는 formula -수학적 표현 (선형 회귀) -논리적 statement(또는 규칙) (결정트리) -정확성 예측 -전반적 데이터에 대한 인사이트를 얻기 위한 목적 (clustering, profiling) -정량적 부분 보다는 정성적 판단 terminologie..
Data Science/데이터사이언스개론
데이터 마이닝이 이루어지는 과정 data science - 잘 알려진 stage로 이루어진 process problem을 subtasks로 쪼개어 solution을 마련하는 것 각각의 subtask에 대한 solution간의 연관성 존재함 1. Classification ( recognization) 분류 -class들은 상호 배타적임(서로 겹치는 부분이 없음) 10개의 학습데이터에 lable(truth value)를 붙이고 이후 새로운 test 데이터로 시험하기 -general procedure : training dataset -> model 만들기 -a similar task: 점수를 매기거나 class 가능성 예측하기 => 결괏값 도출(class) target: a categorical value..
퐛팅!! data science data scientist - software engineering, statistics에 능통한 사람 + domain knowledge, business understanding -데이터로부터 insight를 추출하는 사람 최근 데이터를 수집할 수 있는 능력을 가지게 되며 data collection을 통해 data science에 대한 관심이 증대됨 과거 - manually 데이터를 분석함 현재 - 컴퓨터와 네트워크 더욱 강력/ 데이터의 크기와 다양성 증대 데이터 마이닝 : 커다란 데이터 셋에서 패턴을 찾는 것/ 고객의 행동 분석을 위해 사용됨 데이터 사이언스와 마이닝은 크게 구분하지 않음 -데이터 사이언스가 데이터 마이닝을 포함함 ex) Hurricane France..
