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adsp공부

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<ADsP> 3.5 정형 데이터 마이닝 (2) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 4. 인공신경망 분석 * 인공신경망 - 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델로 가중치를 반복적으로 조정하며 학습 - 신경망의 가중치를 초기화하고 훈련 데이터를 통해 가중치를 갱신하며 신경망의 구조를 선택하고, 활용할 학습 알고리즘을 결정한 후 신경망을 훈련시킴 * 뉴런의 활성화 함수 - 활성화 함수 : 활성화함수는 입력값이 특정 뉴런에서 처리되어 결과값을 생성할때 적용되는 함수 - 시그모이드 함수 : 로지스틱 회귀분석과 유사하며, 0~1의 확률 값을 가진다. - softmax함수..
<ADsP> 3.4 통계 분석 (1) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 통계분석의 이해 * 통계 - 집단현상에 대한 구체적인 양적기술을 반영하는 숫자이다. 특히 사회집단 또는 자연집단의 상황을 숫자로 나타낸 것이다. - 표본오차 : 모집단을 대표할 수 있는 표본 단위들이 추출되지 못해서 생기는 오차 - 표본편리 : 모수를 작거나 크게 추정하게 되는 오차 (확률화로 최소화하거나 제거가 가능하다.) - 비표본오차 : 표본 오차를 제외한 모든 오차로써 조사대상이 늘수록 증가하게 된다. (ex. 부주의, 실수, 알 수 없는 원인 등) * 표본 추출..
<ADsP> 3.2 R 프로그래밍 기초 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. R 소개 * 데이터 분석 도구의 비교 * R의 특징 - 오픈소스 프로그램 - 월등한 그래픽 - 모든 운영체제에서 사용 가능 - 객체지향언어이자 함수형언어 2. R 기초 * 패키지 : R 함수와 데이터 및 컴파일된 코드의 모임 - reshape 패키지 : melt와 cast로 데이터 재구성 - data.table 패키지 : 큰 데이터를 탐색, 연산, 병합 - plyr 패키지 : apply함수를 기반으로 데이터 분리, 처리, 결합 - sqldf 패키지 : R에서 SQL명령어..
<ADsP> 1.3 데이터 사이언스와 전략 인사이트 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 * 산업별 분석 애플리케이션 - 금융 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석 - 제조업 : 재고 보충, 신상품 개발 - 병원 : 고객 로열티, 수익 관리 - 에너지 : 트레이딩, 수요공급예측 - 정부 : 사기 탐지, 범죄 방지 2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 * 데이터 사이언스의 의미와 역할 - 의미 : 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화 등 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다. -..

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