노력에는 지름길이 없으니까요

오늘 목표시계열 머신러닝 강의 1회차 듣고 요약 정리시계열 머신러닝 과제인적성 준비 으아... 서류 합격했다인적성 힘내자...강의 내용 시계열 머신러닝 강의https://young-1-2.tistory.com/manage/posts/ https://young-1-2.tistory.com/233

데이터 추출: 데이터를 효율적으로 추출하고 가공하는 방법 SQL, Python(Pandas)데이터 시각화: 효과적인 데이터 정보 획득을 도와주는 방법 Tabelau, PowerBI, Looker Studio, Excel기초 통계 분석: 데이터의 기본적인 특성을 이해하는 방법 기술통계: 평균, 표준편차, 백분율 가설검정: t-test, chi-square, ANOVA 고급 통계 분석: 복잡한 관계를 탐색하고 모델링하는 방법 인과추론: RCT(A/B test), 선형회귀, 매칭 시계열 분석: ARIMA 생존분석: Cox Regression 다변량분석: PCA, Factor Analysis 연관분석: 장바구니 분석, Apriori 알고리즘머신러닝: 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 방법 지도학습(회귀, ..

머신러닝시계열 자체가 어려움 시계열 : 시계열로 적용한 프로젝트 Needs 발견MLops : 머신러닝, operation의 축약어로 Jupyternotebook에만 코딩하고 끝나는 것이 아닌 실제로 사내 operation 시스템에 적용하는 것을 목표  시계열 분석이란? 과거의 흐름으로 미래를 예측하는 방법론  어떤 교과과정 어디에 속해 있는가?통계학, 데이터 사이언스의 전공과목에서도 4학년 전공 선택으로 난이도가 높은 과목선형대수학 - 수리통계 과거의 트랜드로 미래를 예측할 수 있다는 매력적인 논리로 많은 회사들이 시계열 모델을 적용하고 있으며 Meta는 Prophet모델, 딥러닝에서는 LSTM, RNN, Transfomer등 다양한 시계열 모델들이 개발되었음  튜터님께서 추천해주신 링크들더보기확률&통계..