코딩 없이 배우는 데이터 분석

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머리말

PART 1. 왜 코딩 없이 배우는 데이터 과학인가?
_Chapter 1. 인공지능의 무서운 발전 속도
_Chapter 2. ‘도구’에서 ‘분석’으로 패러다임의 전환
_Chapter 3. 무엇을 준비해야 하나?
_Chapter 4. 코딩 없이 데이터 과학을 배우려면
_Chapter 5. 코딩이 필요 없는 데이터 과학 도구
_Chapter 6. SoDA를 사용하는 방법

PART 2. 추정과 검정
_Chapter 1. 모집단과 표본
_Chapter 2. 확률 이론
_Chapter 3. 확률 분포
_Chapter 4. 표본 분포
_Chapter 5. 추정과 검정

PART 3. 관계 분석
_Chapter 1. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅰ
_Chapter 2. 범주와 수치 변수의 관계 Ⅱ
_Chapter 3. 수치형 변수의 관계
_Chapter 4. 범수형 변수의 관계

PART 4. 회귀
_Chapter 1. 회귀란?
_Chapter 2. 단순 선형 회귀
_Chapter 3. 다중 선형 회귀
_Chapter 4. 회귀 모형의 가정 진단
_Chapter 5. 모델 선택
_Chapter 6. 예측 회귀

PART 5. 분류
_Chapter 1. 분류란?
_Chapter 2. 로지스틱 회귀
_Chapter 3. 판별 분석
_Chapter 4. 분류 모형의 평가

PART 6. 차원 축소
_Chapter 1. 차원 축소란?
_Chapter 2. 주성분 분석
_Chapter 3. 요인 분석

PART 7. 그룹화
_Chapter 1. 그룹화란?
_Chapter 2. 군집 분석
_Chapter 3. 계층형 군집
_Chapter 4. k-평균 군집화

맺음말