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데이터 과학에 쉽게 뛰어들 수있는 방법

이 저장소는 학습을 구성합니다.

numpy                                             linear algebra
pandas                                            gradient descent
matplotlib                                        algorithm from scratch
scipy                                             multivariate calculus
statsmodel                                        statistics
tensorflow                                        frequential statistics
scikit-learn                                      bayesian statistics
seaborn                                           all formula fr ds

사전 요구 사항

Python 설치되어 있는지 확인하십시오. 파이썬을 설치하지 않았다면 여기에서 얻을 수 있습니다. 또는 모든 라이브러리에 쉽게 액세스 할 수 있도록 Anaconda를 설치할 수 있습니다.

Python 설치 한 후 필요한 라이브러리를 설치하겠습니다. Python Command Prompt 열고 다음을 입력하십시오. [아나콘다 상황에서는 필요하지]

pip install pandas
pip install numpy
pip install keras
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install statsmodel
pip install sklearn
pip install seaborn

라이브러리를 사용하려면 먼저 파일을 가져와야합니다.

 import pandas as pd                   #pd is alias of pandas & so others
import numpy as np
import matplotlib as mp
import matplotlib . pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
import statsmodel as sm
import scipy as sc 

지금까지 오류가 발생하지 않으면 Notebook 폴더에 제공된 노트북으로 들어가십시오.

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