데이터 사이언스 LV1 입문
현장 강의
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데이터 사이언스 LV1 입문
사전 준비
1주차 - 데이터 사이언스 마인드
2주차 - 딱 데이터 사이언스를 위한 파이썬
3주차 - Decision Tree로 타이타닉 생존자 찾기
Solution - 모범 답안
Stage1 - Decision Tree를 배워보자
Stage2 - 기계학습을 위한 Feature Engineering
Challenge1 - IsAlone 열 추가하기
Stage3 - Scikit-learn으로 실제 코드 구현하기
Stage4 - 분석 노하우로 학습 성공률 높이기
Challenge2 - box plot 연습하기
과제1 - Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
과제2 - PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
Level Up - 여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree 직접 만들어보기
4주차 - Random Forest로 아이리스 종 구분하기
5주차 - 회귀분석으로 집 값 예측하기
6주차 - LV1 데이터 사이언티스트 되기
나아가기
코딩좀알려주라
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과제1 - Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
문제
Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
미션1) Level Up에서 ‘빈칸(NaN)을 더 현명하게 처리하기’를 진행합니다.
미션2) 앞서 배운 kdeplot을 통해 Name 특징을 사용한 후 그래프가 어떻게 변화되는지 살펴봅니다.
아래와 같은 분포도를 만드는게 목표입니다.
방법
다음
단계를
따라
과제를
진행하세요.
[단계1]
Stage2 파일을 복사한 후 실행합니다. (파일이름은 homework1로 설정합니다)
[단계2]
미션1을 진행합니다.
[단계3]
Stage4 plot 부분을 복습합니다.
[단계4]
미션2를 진행합니다.
[단계5]
모범 답안과 비교해보세요!
Solution - 모범 답안
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과제2 - PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
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3yr ago
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문제
Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
방법