/DS_lv3_2404_01

DS Level3 24-04-1 실습 강의를 위한 git입니다.

Primary LanguageJupyter Notebook

실습 내용

Day1 Day2 Day3
주제 최대수요전력 예측 스프링 내구력 테스트 통과/실패 예측 세탁 지수 예측
출제
영역		 데이터 전처리
> Join, 표준화, 일자(date) 형식 처리, shifting
데이터 추출
> GroupBy, …
가설 검정
> Shapiro-Wilks, Bartlett, T,
일원분산분석, Mann-Whitney U
Chi2 독립성 검정, 이원분산분석
지도학습
> 결정트리, GBDT, SVM
비지도학습
> PCA, DBSCAN
이상치 탐색
> Isolation Forest, Local Outlier Factor		 결측치 처리
> 반복적 결측치 처리
가설 검정
> 베르눌리 분포, 정규 분포
속성 선택
> 필터법, 전진선택법
가설 검정
> Jarque-bera, Bartlett, 일원분산분석
지도학습
> 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, LDA
비지도학습
> PCA
하이퍼 파라미터 최적화
> 그리드 서치		 데이터 전처리
> 치환, 문자열 결합, 표준화, 구간범주화, 가변수화
가설 검정
> Kolmogolov-Smironov, Bartlett, 일원분산분석
확률 통계
> 정규분포
지도학습
> Linear Regression, xgboost
비지도학습
> Agglomerative Clustering, PCA
하이퍼 파라미터 최적화

강의 시간표

구분 강의 내용 시작 끝
0 전처리 8시 30분 9시 30분
1 문제 1 9시 40분 10시 40분
2 문제 2 10시 50분 11시 50분
3-1 문제 3 12시 00분 12시 30분
3-2 문제 3 13시 30분 14시 10분
4 문제 4 14시 20분 15시 20분
5 문제 5 15시 30분 16시 30분
6 문제 6 16시 40분 17시 30분

시험장 환경을 가상 환경으로 구축

PC에 있는 Python 환경을 유지하면서, 시험장 환경의 Python환경을 별도로 구축하는 방법입니다.

OS: Windows 10 (Windows 11도 가능하지만 결과에 차이가 있을 수 있습니다.)

  1. 패키지 압축 파일을 다운로드 받습니다. C:\패키지 에 압축을 풉니다.

    (C:\패키지에 위치할 필요는 없지만, 이후 설명은 C:\패키지 를 기준으로 합니다.)

  2. 패키지에 안에 있는 시험장 환경의 python(3.7.4 version) 설치 파일 python-3.7.4-amd64.exe을 실행시킵니다.

  3. Python 설치 경로를 C:\python37로 합니다. (마찬가지로 따를 필요는 없지만, 설명은 C:\python37 를 기준으로 합니다.)

  4. Python 가상 환경 구축

  • 명령프롬프트를 실행시킵니다.(Windows 실행 → cmd.exe)

  • 설치된 버젼의 python 실행 파일을 사용하여 python37이란 이름으로 가상환경을 만듭니다.

    C:\python37\python -m venv python37
- 성공하면 python37 경로가 생깁니다.
  1. 패키지 설치
    python37\Scripts\activate
    cd c:\패키지
    pip install --upgrade --no-index --find-links . pip
    pip install --no-index --find-links . -r requirements.txt

가상 환경 전환

일단 가상환경이 구축이 되면, 이후에는 활성화를 통해 환경 전환이 가능합니다.

    python37\Scripts\activate

가상 환경 해제