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DS Level3 2024년 9월 강의용 Git 입니다.

DS_Lv3_2409

실습 내용

	Day1	Day2	Day3
주제	최대수요전력 예측	스프링 내구력 테스트 통과/실패 예측	세탁 지수 예측
출제 영역	데이터 전처리 > Join, 표준화, 일자(date) 형식 처리, shifting 데이터 추출 > GroupBy, … 가설 검정 > Shapiro-Wilks, Bartlett, T, 일원분산분석, Mann-Whitney U Chi2 독립성 검정, 이원분산분석 지도학습 > 결정트리, GBDT, SVM 비지도학습 > PCA, DBSCAN 이상치 탐색 > Isolation Forest, Local Outlier Factor	결측치 처리 > 반복적 결측치 처리 가설 검정 > 베르눌리 분포, 정규 분포 속성 선택 > 필터법, 전진선택법 가설 검정 > Jarque-bera, Bartlett, 일원분산분석 지도학습 > 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, LDA 비지도학습 > PCA 하이퍼 파라미터 최적화 > 그리드 서치	데이터 전처리 > 치환, 문자열 결합, 표준화, 구간범주화, 가변수화 가설 검정 > Kolmogolov-Smironov, Bartlett, 일원분산분석 확률 통계 > 정규분포 지도학습 > Linear Regression, xgboost 비지도학습 > Agglomerative Clustering, PCA 하이퍼 파라미터 최적화

강의 시간표

구분	강의 내용	시작	끝
0	전처리	8시 30분	9시 30분
1	문제 1	9시 40분	10시 40분
2	문제 2	10시 50분	11시 50분
3-1	문제 3	12시 00분	12시 30분
3-2	문제 3	13시 30분	14시 10분
4	문제 4	14시 20분	15시 20분
5	문제 5	15시 30분	16시 30분
6	문제 6	16시 40분	17시 30분

※ 점심시간 이외에는 강의 흐름에 따라 가변적으로 진행될 수 있습니다.

시험장 환경을 가상 환경으로 구축

PC에 있는 Python 환경을 유지하면서, 시험장 환경의 Python환경을 별도로 구축하는 방법입니다.

OS: Windows 10 (Windows 11도 가능하지만 결과에 차이가 있을 수 있습니다.)

1. 패키지 압축 파일을 다운로드 받습니다. C:\패키지 에 압축을 풉니다.

   (C:\패키지에 위치할 필요는 없지만, 이후 설명은 C:\패키지 를 기준으로 합니다.)

2. 패키지에 안에 있는 시험장 환경의 python(3.7.4 version) 설치 파일 python-3.7.4-amd64.exe을 실행시킵니다.

3. Python 설치 경로를 C:\python37로 합니다. (마찬가지로 따를 필요는 없지만, 설명은 C:\python37 를 기준으로 합니다.)

4. Python 가상 환경 구축

• 명령프롬프트를 실행시킵니다.(Windows 실행 → cmd.exe)

• 설치된 버젼의 python 실행 파일을 사용하여 python37이란 이름으로 가상환경을 만듭니다.

    C:\python37\python -m venv python37

• 성공하면 python37 경로가 생깁니다.

5. 패키지 설치

    python37\Scripts\activate
    cd c:\패키지
    pip install --upgrade --no-index --find-links . pip
    pip install --no-index --find-links . -r requirements.txt

---

가상 환경 전환

• 일단 가상환경이 구축이 되면, 이후에는 활성화를 통해 환경 전환이 가능합니다.

    python37\Scripts\activate 

---

가상 환경 해제

• 가상환경 이전의 환경으로 돌아옵니다.

    deactivate