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트렌드 분석
5개 레벨
시간에 따른 데이터 변화를 분석하는 기법이에요. 주어진 데이터에서 지속적인 상승이나 하강 패턴을 파악할 수 있어요. 이를 통해 미래의 경향을 예측하는 데 도움을 줄 수 있답니다.
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5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
5
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학습 로드맵
5개 레벨
전체 5
Lv 1. 시계열 기본 개념을 설명할 수 있어요
1. 시계열 정의
2. 시계열 구성요소
3. 시차 개념
4. 자기상관 함수
연습 문제
1.
시계열의 네 가지 구성요소를 나열해 보세요.
2.
Jupyter Notebook에서 NumPy로 배열을 생성하고 산술 연산을 실습해요
3.
시차(lag)와 자기상관의 차이를 설명해 보세요.
4.
Pandas로 샘플 CSV 파일을 불러와 데이터 조회 및 간단한 통계치를 확인해요
Lv 2. 기본 추세 탐지 기법을 적용할 수 있어요
Lv 3. 통계적 검정을 통해 추세의 유의성을 평가할 수 있어요
Lv 4. 다양한 필터링 기법으로 추세를 추출할 수 있어요
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Lv 5. 통계 모델을 활용해 시계열 예측을 시작할 수 있어요
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학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요