(가칭) MSBA 데이터 처리 및 머신러닝 with 파이썬 목차

 제가 쓰고 있는 책의 목차입니다.

목차

1장.        유용한 사전지식

1-1. 교수님 과목 순서가 바뀌었어요.

1-2. 머신러닝 모델을 먼저 돌려 봐?

1-3. 이 책의 구성

2장.        아나콘다 내비게이터 설치 및 파이썬

3장.        프로젝트1. 미국 주택시장 가격 분석

3-1. 궁금한 게 뭔데? – 문제 제기

3-2. 어디서 데이터를 구하지? – 데이터 구하기

3-3. 타겟변수 설정

3-4. 데이터 처리 (Data Cleaning)

3-4-1. 데이터 불러오기

3-4-2. ID변수 설정 

3-4-3. 데이터 병합

3-4-4. 타겟변수 생성 

3-4-5. 기타 변수 데이터 처리1

3-4-6. 기타 변수 데이터 처리2

3-5. 탐색적 자료분석 및 시각화

3-5-1.  결측값50% 초과 변수 제거

3-5-2. 요약통계 및 도수분포표 검토

3-5-3. 이상값 제거

3-5-4. 상관계수 검토

3-5-5. t검정 (옵션)

3-5-6. 시각화

3-6. 머신러닝 모델 수립

3-7. 머신러닝 모델 실행

3-7-1. 데이터 추가 처리 (문자형 데이터 및 결측값 처리)

3-7-2. 데이터 분할 및 대체

3-7-3. Decision Tree 모델

3-7-4. Random Forest 모델

3-7-5. Gradient Boosting 모델

3-7-6. Bagging (for Decision Tree) 모델

3-7-7. Logistic Regression 모델

3-7-8. Lasso 모델

3-7-9. Neural Network  모델

3-7-10. SVM 모델

3-7-11. Lasso 변수 선택 후 Logistic Regression모델

3-7-12. LASSO 변수 선택 후 Neural Network 모델

3-7-13. LASSO 변수 선택 후 SVM 모델

3-7-14. Ensemble 모델

3-8. 최적 모델 선정 및 활용

4장.        프로젝트2. 국내기업 ERP 도입 요인 분석 가격 분석

...

1장.        Stack Overflow 이용 팁

2장.        자주 쓰이는 파이썬 기능 요약

3장.        자료 다운로드 및 데이터 정의

4장.        MSBA 에필로그