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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.
Jupyter Notebook에서 NumPy로 배열을 생성하고 산술 연산을 실습해요
2.
Pandas로 샘플 CSV 파일을 불러와 데이터 조회 및 간단한 통계치를 확인해요
3.
시계열의 네 가지 구성요소를 나열해 보세요.
4.
시차(lag)와 자기상관의 차이를 설명해 보세요.
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
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