|
ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏIPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °úÇаú ¸Ó½Å·¯´×[ °³Á¤ÆÇ ]
Á¤°¡ : 38,000¿øÆǸŰ¡ 34,200¿ø (10% ÇÒÀÎ)
Ç°¸ñÁ¤º¸
Ã¥¼Ò°³¸¹Àº ¿¬±¸¿ø¿¡°Ô ÆÄÀ̽ãÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀúÀå, °¡°øÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ¿¡¼ ÅëÂû·ÂÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â ¶óÀ̺귯¸® ´öºÐ¿¡ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç±â¿¡ ÃÖ°íÀÇ µµ±¸·Î ¿©°ÜÁø´Ù. ¿©·¯ Âü°í ÀÚ·á¿¡¼ ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ ¼Ò°³ÇÏÁö¸¸, ´ëºÎºÐÀº °¢ ¶óÀ̺귯¸®¸¦ °³º°ÀûÀ¸·Î ´Ù·é´Ù. ÇÏÁö¸¸ ¡¶ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏ¡· °³Á¤ÆÇ¿¡¼´Â IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-LearnÀ» ºñ·ÔÇÑ °ü·Ã µµ±¸¸¦ ¸ðµÎ ´Ù·ç¸ç, µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ¹× ¸Ó½Å·¯´× È°¿ë¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ µµ±¸¸¦ ¼º°øÀûÀ¸·Î ¼³Á¤ÇÏ°í »ç¿ëÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀÌ µÇ´Â ¸íÈ®ÇÏ°í µû¶ó Çϱ⠽¬¿î ¿¹Á¦¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù. ÆÄÀ̽ã Äڵ带 Àаí ÀÛ¼ºÇÏ´Â µ¥ Àͼ÷ÇÑ °úÇÐÀÚ³ª µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡¶ó¸é ÀÌ Ã¥ÀÌ µ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡°ø, º¯È¯, Á¤Á¦¿Í ´Ù¸¥ À¯ÇüÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È, Åë°è ¸ðµ¨À̳ª ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ±¸ÃàÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë ¸é¿¡¼ ÈçÈ÷ ¹ß»ýÇÏ´Â ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱ⿡ °¡Àå ÀÌ»óÀûÀÎ Á¾ÇÕ Âü°í¼°¡ µÉ °ÍÀÌ´Ù. °£´ÜÈ÷ ¸»ÇØ, ÀÌ Ã¥Àº ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ºÐ¾ß¸¦ ¹è¿ì±â À§ÇØ ¹Ýµå½Ã ¼ÒÀåÇØ¾ß ÇÒ Ã¥ÀÌ´Ù. ÀÌ ÇÚµåºÏÀ» ÅëÇØ ´ÙÀ½ µµ±¸ÀÇ »ç¿ë¹ýÀ» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. - IPython°ú Jupyter: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ¸¦ À§ÇÑ ÄÄÇ»Æà ȯ°æ Á¦°ø - NumPy: ÆÄÀ̽ãÀÇ º¹ÀâÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¹è¿À» È¿À²ÀûÀ¸·Î ÀúÀåÇÏ°í °¡°øÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ndarray(n Â÷¿ø ¹è¿ °´Ã¼) Á¦°ø - Pandas: ÆÄÀ̽㿡¼ ·¹À̺íÀÌ ºÙ°Å³ª Ä®·³ Çü½ÄÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î ÀúÀåÇÏ°í °¡°øÇϱâ À§ÇÑ DataFrame ÀڷᱸÁ¶ Á¦°ø - Matplotlib: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À¯¿¬ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È ±â´É Á¦°ø - Scikit-Learn: ±âÁ¸ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò Áß °¡Àå Áß¿äÇÑ °ÍÀ» ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î È¿À²ÀûÀÌ°í ±ò²ûÇÏ°Ô ±¸ÇöÇÑ ¶óÀ̺귯¸®
(°³)
1. ¹è¼Û
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 4½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ12½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù. ¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù. 2. ¹è¼Û·á ¹è¼Û·á´Â 25,000¿ø ÀÌ»óÀÌ °æ¿ì À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ºÎ´ãÇÏ°í, ¹Ì¸¸ÀÏ °æ¿ì °í°´ÀÌ 2,500¿øÀ» ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ±¸¸Å±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ÀÌ»óÀε¥ Àû¸³±Ý µîÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÇÁ¦ °áÀç±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ µÇ´õ¶óµµ À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ¹è¼Û·á¸¦ ºÎ´ãÇÏ°í, Á¦ÁÖ¸¦ Á¦¿ÜÇÑ µµ¼Áö¿ªÀÇ °æ¿ì´Â 5,000¿øÀÌ Ãß°¡µË´Ï´Ù. Çؿܹè¼ÛÀº Àü¾× °í°´ºÎ´ãÀÌ µË´Ï´Ù. 5. ¹ÝÇ°/±³È¯
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù. 4. ȯºÒ ¹ÞÀ¸½Å ³¯ºÎÅÍ 2ÀÏ À̳»·Î Àüȳª 1:1 °Ô½Ã±Û·Î Àû¾îÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇϽʴϴÙ. 5. ÁÖÀÇ °í°´´Ô º¯½ÉÀ¸·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒ °í°´´Ô²²¼ Åùèºñ(¿Õº¹Åùèºñ)¸¦ ºÎ´ãÀÌ µÇ´Ï ÀÌÁ¡ À¯ÀÇÇØ ÁֽʽÿÀ. ¶ÇÇÑ °ÀÇÅ×ÀÙ/¾ãÀº¹®Á¦Áý/ºñ´ÒÆ÷ÀåµÈÁ¦Ç°µîÀº Çѹø ±¸¸ÅÇÏ½Ã¸é ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒÀÌ ÀüÇô ¾ÈµË´Ï´Ù. ½ÅÁßÈ÷ »ý°¢Çϼż ±¸¸Å ºÎŹµå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÒ·®Å×ÀÙÀÇ °æ¿ì ±× ºÒ·®ÀÌ µÈ °³º°Å×ÀÙÀ» À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î A/S¸¦ Çص帳´Ï´Ù. 6. ÁÖ¹®Ãë¼Ò, ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒÀº ´çÀÏ 3½Ã ÀÌÀü¿¡ ÇØÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ±× ÀÌÈÄ´Â ¹è¼Û µî¿¡ µû¸¥ Á¦ºñ¿ëÀ» ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
|
|
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
* »óÇ°»çÀÌÁî Ä¡¼ö´Â Àç´Â ¹æ¹ý°ú À§Ä¡¿¡ µû¶ó 1~3cm ¿ÀÂ÷°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.