지지플랏의 DataScience

예상 독자 시계열 데이터 분석을 입문해보자 하는 사람 Python의 기본을 알고 있고 머신러닝을 접해본 사람 1. 들어가며 시계열 데이터는 말그대로 시간의 정보를 가지고 있는 데이터를 말합니다. 시간마다 측정된 관측치 값(일일 매출량, 재고량, 판매 수익)등을 예측하기 위한 시도는 과거로부터도 관심이 많았습니다. 미리 정보를 알 수가 있다는 것은 그만큼 경영전략을 미리 세울 수 있는 장점이 있기 때문입니다. 시계열의 메인 관점은 다음과 같습니다. 과거가 미래에 어떤 영향을 주는가? 2. 머신러닝 모델과 시계열 모델의 차이 사실 시계열은 머신러닝의 부분 집합이지만 모델링 과정이 살짝 이질적이기 때문에 따로 공부하는 경우가 많습니다. 본 글에서는 머신러닝과 시계열 모델을 구별해서 명명하겠습니다. 대표적으로 ..

오늘은 준비하고 배울것들을 주제로 데이터분석가가 뻗어나갈 수 있는 Scope에 대해서 작성해보고자 한다. 배경설명 2018년에 데이터분야를 입문하고 의료데이터 분석을 거쳐 이제 5년차를 접어들고 있는 분석가이다. 요즘은 부트캠프에서 학생들에게 튜터링을 진행하고 있는데 나는 당연하다고 생각했던 지식들이 입문자들에게는 어렵고 어떻게 배울지 모르는 부분이 많은 것 같다. 이부분은 고찰해보고 추후 특강 자료로 활용할 생각이다. 예상독자는 데이터분석을 입문하려는 취업준비생이다. 본문 1. 기본 통계지식 통계라는 단어는 무겁고 그 깊이가 끝이 없는 학문이라 어디까지 배워야한다는 다들 다양한 관점이 있을 수 있으나, 적어도 분석을 수행하기 위한 최소한의 기준은 있는 듯하다. 나는 다음 학습을 권하는 편이다. 관련 학..