감자의 Data Lab 📊

0. 학습목표 머신러닝의 핵심을 훑어보자1. 머신러닝 이란?정의:머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 인공지능 기술이다.배경/등장 이유:전통적인 규칙 기반 프로그램이 해결할 수 없던 **복잡한 문제(예: 얼굴 인식, 추천 시스템)**를 해결하기 위해 등장.사용 사례:유튜브 추천자율주행 자동차질병 예측채용 자동화 등2. 파이썬으로 머신러닝 실습1) 필요한 라이브러리 불러오기# 기본import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 데이터 전처리from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preproc..

0. 분석에 들어가기 전에..드디어 데이터 다운 데이터 가지고 분석을 해보았다.이제 그래프도 좀 더 다이나믹 하고 의미있는 데이터이다 보니 재밌다.MPG, 복지패널데이터, 알콜 데이터 그리고 주식 데이터를 다뤄봤지만,가장 재밌었던 데이터는 알콜 데이터였다 🍺🍾🍷그리고 수업 시간 딥하게 다루진 않아서, 복습도 할 겸 다양한 분석들을 해보려 한다1. 데이터 소개데이터 맛보기를 위해 head()로 5개의 행만 가져와본다. country국가명beer_servings 맥주 양spirit_servings증류주 양wine_servings 와인 양total_litres_of_pure_alcohol 순수 알콜의 총 리터continent대륙 2. 데이터 전처리1) 데이터의 결측치 확인drinks.isna().sum(..