AIB-111

#AIB Section 1 Sprint 1 Note 1


#부트캠프 목적
# 1. 여러 분야에서 기초 소양을 다진다
# 2. 내게 맞는 분야를 찾는다
# 3. 현업에서 일할 때 분야를 넘나들 수 있는 멀티 플레이어가 된다


#데이터 사이언스 분야: 수학, 통계학, 컴공, 산업공학, 사회과학 등


#부트캠프 프로그램 구성
# Section 1: 데이터 분석 입문
# Section 2: 머신러닝
# Section 3: 개발환경 구축 및 응용
# Section 4: 딥러닝
# Section 5: 컴공의 기본 - 자료구조와 알고리즘

#5개의 Section + 프로젝트 Section + 커리어 Section

#Section > Sprint(Week)(3개) + Project(1개) > Note(4개)

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#Section 1의 목표
# EDA, 통계학, 선형대수의 필수 지식 학습
# 파이썬의 Pandas, Numpy, Matplotlib 등 라이브러리 연습


#Section 1의 구체적인 학습 내용
# 전처리 기술과 분석 기법
# 통계 이론을 데이터에 적용해 주어진 가설 검증
# 선형대수 개념 이해 및 적용
# 데이터 전처리 + 시각화 + 비즈니스 인사이트 도출(Project)

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#EDA
 # 데이터(raw data) 정제와 탐색
 # csv(comma seperated value)

 #Pandas
  # method
  # 데이터 프래임

 #행과 열로 구성
 #Column: 특성/변수
 #Row: 관측값/record


#Feature Engineering(특성공학): Feature Engineering 수학적인 연산과 도메인 지식을 이용하여 raw data로부터 유용한 feature를 도출해 내는 과정
 # 새로운 연산을 통한 새로운 열을 만드는 것


#강의 내용
 # import pandas as pd #데이터 프레임을 이용해 데이터를 분석하고 의미 도출
 # import numpy as np #수학적 계산
 # import matplotlib.pyplot as plt #시각화

 # 데이터를 불러오는 과정: colab 업로드, url(DB, AWS, github), pd.read_csv()
 # 결축치 확인: isnull(), isna(), numpy.nan