머신러닝2 데이터 사이언스 취업을 위한 필수 가이드: 시작하기부터 성공적인 커리어까지 1. 데이터 사이언스란 무엇인가 데이터 사이언스는 데이터를 통해 지식을 추출하고 의사결정을 지원하는 과학적 접근법이다. 현대 사회에서 데이터는 불가피하게 늘어나고 있으며, 이를 효과적으로 활용해야 하는 필요성이 충족된다. 데이터 사이언스는 통계, 컴퓨터 과학, 수학 등을 결합해 데이터에서 인사이트를 발견하는 과정을 포함한다.이 분야의 핵심은 데이터를 단순히 수집하는 것이 아니다. 수집된 데이터를 의미 있는 형태로 변환하고 이를 분석해 가치 있는 정보로 만드는 과정이 중요하다. 그러므로 데이터 분석, 머신러닝, 데이터 시각화와 같은 기술들이 필수적으로 요구된다. 이러한 기술들은 데이터의 패턴을 발견하고 예측 모델을 만드는 데 도움을 준다.데이터 사이언스는 여러 산업 분야에 걸쳐 활용 가능성이 무궁무진하다.. 2025. 2. 16. 비선형 회귀 분석의 핵심과 응용 1. 비선형 회귀 분석의 개념 비선형 회귀 분석이란 비선형적인 패턴을 가진 데이터를 분석하여 예측 모형을 만드는 통계적 방법이다. 선형 회귀 분석과는 달리, 비선형 회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계가 직선이 아닌 곡선 형태를 가질 때 사용된다. 흔히 사용되는 비선형 회귀 모형에는 다항식 회귀, 지수 함수 회귀, 로지스틱 회귀 등이 있다. 비선형 회귀 분석은 데이터의 복잡한 패턴을 더 정확하게 모델링할 수 있어 예측 성능을 향상시킬 수 있다. 2. 비선형 회귀 분석의 필요성 샘플 데이터의 복잡성: 선형 모델만으로는 적절히 설명할 수 없는 다양한 패턴을 나타내는 데이터가 증가하고 있습니다. 비선형 관계의 발견: 실제 현상에서 선형적인 관계보다 비선형적인 관계가 더 많이 나타.. 2024. 6. 24. 이전 1 다음