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image for course 분석을 위한 데이터 정리 및 준비

분석을 위한 데이터 정리 및 준비

이상값 제거, 정규화, 보간, 평활화, 추세 제거를 비롯한 가장 일반적인 데이터 전처리 기법을 사용하여 분석할 데이터를 준비할 수 있습니다.

교육과정 모듈

소개

데이터 전처리와 교육과정에 대해 알아봅니다.

강의 내용:
  • 교육과정 개요
  • 교육과정 개요 및 선행 조건

데이터에서 이상값 제거하기

이상값을 제거하여 데이터를 정리합니다.

강의 내용:
  • 이상값이란?
  • 데이터에서 이상값 제거하기

데이터 이동하기 및 스케일링하기

값을 이동하고 스케일링하여 데이터를 정규화합니다.

강의 내용:
  • 데이터 정규화 소개
  • 전력 사용량 데이터 정규화하기

누락된 데이터 처리하기

누락된 데이터를 찾아서 표준화하고 제거합니다.

강의 내용:
  • 누락된 데이터 소개
  • 누락된 데이터 처리하기

누락된 데이터 보간하기

누락된 데이터를 채우고 보간합니다.

강의 내용:
  • 데이터 보간 소개
  • 누락된 데이터 보간하기

잡음 있는 데이터 평활화하기

데이터 평활화로 잡음을 줄입니다.

강의 내용:
  • 데이터 평활화 소개
  • 데이터를 평활화하는 기법

데이터에서 원치 않는 추세 제거하기

중요한 특징을 분리하고 기본 패턴을 나타내기 위해 데이터에서 추세를 제거합니다.

강의 내용:
  • 데이터 추세 제거 소개
  • 전력 사용량 데이터에서 추세 제거하기

프로젝트

교육과정에서 배운 내용을 실습해 보세요.

강의 내용:
  • 세계 인구 데이터
  • 국제 휘발유 가격

결론

다음 단계를 알아보고 본 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.

강의 내용:
  • 요약
  • 추가 학습 자료
  • 설문 조사

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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