이론 및 개념 (Concepts)

실전 프로젝트를 수행하면서 필요한 이론적 배경지식을 모아둔 곳입니다. 각 트랙은 독립적으로 학습할 수 있으며, 프로젝트 진행 중 필요한 개념을 찾아보기에 좋습니다.

데이터 조작의 기초부터 고급 기법까지. DataFrame 내부 원리와 벡터화 연산의 효율성을 배웁니다.

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쿼리 작성 순서와 실행 순서의 차이, 집합 이론에 기반한 JOIN 등 SQL의 핵심 메커니즘을 이해합니다.

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Matplotlib, Seaborn, Plotly를 활용한 데이터 시각화 기법과 효과적인 차트 선택 방법을 다룹니다.

시각화 트랙 학습하기 →

가설검정(T-test), A/B 테스트, 회귀분석 등 데이터 분석에 필수적인 통계 이론을 수식과 함께 배웁니다.

통계 트랙 학습하기 →

비지도 학습(Clustering)부터 지도 학습(Classification/Regression)까지 ML 알고리즘의 원리를 파헤칩니다.

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