º» °úÁ¤Àº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±âÃÊ ÀÌ·Ð, Åë°è/¼öÇÐ, µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×, ºÐ¼® ½Ã°¢È ±â¹ýÀ» ÇнÀÇϸç, ÃâÁ¦ ±âÁØ ±â¹ÝÀÇ ÇÙ½É ¿ä¾à °ÀÇ + ½ÇÀü ¹®Á¦Ç®ÀÌ + ºÐ¼® ½Ã³ª¸®¿À ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ ºñÀü°øÀÚµµ ü°èÀûÀ¸·Î ÀÚ°ÝÁõÀ» ÃëµæÇÏ°í ½Ç¹«·Î ¿¬°áµÉ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³°èµÈ ½Ç½À Á᫐ °úÁ¤ÀÔ´Ï´Ù.
°ø½Ä ÃâÁ¦ ±âÁØ ¹Ý¿µÇÑ °ú¸ñº° ¿ä¾à °ÀÇ
µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØ, ºÐ¼® ±âȹ, Åë°è ±â¹Ý ÀÌ·Ð Á᫐ Á¤¸®
Python ±â¹Ý ½Ç±â ºÐ¼® ½Ç½À º´Çà
Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Åë°è ºÐ¼® ±â¹ý Á÷Á¢ ½Ç½À
½ÇÀü ±âÃâ¹®Á¦ Ç®ÀÌ + ½ÃÇè ´ëºñ CBT ÁøÇà
ÇÙ½É ¹®Á¦ À¯Çü ÁýÁß ¹Ýº¹ + ÇØ¼³ Á¦°ø
ºÐ¼® ½Ã³ª¸®¿À ±â¹Ý ½Ç¹«Çü ½Ç½À Æ÷ÇÔ
µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¡æ Àüó¸® ¡æ ºÐ¼® ¡æ ½Ã°¢È ¡æ ¸®Æ÷Æ® ÀÛ¼º Àü °úÁ¤ ¼öÇà
ADsP/ADP Â÷º°ÈµÈ Ä¿¸®Å§·³ ±¸¼º
ADsP´Â ÀÌ·Ð Áß½É, ADP´Â ½Ç±â ÇÁ·ÎÁ§Æ®/¸®Æ÷Æ® Áß½É ÈÆ·Ã
±¸ºÐ | ȸÂ÷ | Â÷¼ö | Á¢¼öÀÏÀÚ | ½ÃÇèÀÏÀÚ | ÇÕ°ÝÀÚ¹ßÇ¥ | ¹®ÀÇ |
---|---|---|---|---|---|---|
ADP | Á¦ 34ȸ | Çʱâ | 01.20(¿ù) ~ 01.24(±Ý) | 02.22(Åä) | 3.21(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã |
½Ç±â | 03.24(¿ù) ~ 03.28(±Ý) | 04.26(Åä) | 5.23(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | ||
Á¦ 35ȸ | Çʱâ | 07.07(¿ù) ~ 07.11(±Ý) | 08.09(Åä) | 9.05(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | |
½Ç±â | 09.15(¿ù) ~ 09.19(±Ý) | 10.18(Åä) | 11.14(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | ||
ADsP | Á¦ 44ȸ | 01.20(¿ù) ~ 01.24(±Ý) | 02.22(Åä) | 3.21(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | |
Á¦ 45ȸ | 04.14(¿ù) ~ 04.18(±Ý) | 05.17(Åä) | 6.13(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | ||
Á¦ 46ȸ | 07.07(¿ù) ~ 07.11(±Ý) | 08.09(Åä) | 9.05(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã | ||
Á¦ 47ȸ | 09.22(¿ù) ~ 09.26(±Ý) | 11.02(ÀÏ) | 11.28(±Ý) | ¿Â¶óÀλó´ã |
Á¾·ù | ADsP(µ¥ÀÌÅͺм® ÁØÀü¹®°¡) |
---|---|
ÀÚ°Ý | Á¦ÇÑ ¾øÀ½. |
°ú¸ñ |
¨ç µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØ ¨è µ¥ÀÌÅͺм® ±âȹ ¨é µ¥ÀÌÅͺм® ÃÑ 50¹®Ç× - (°´°ü½Ä 40¹®Ç×, ´Ü´äÇü 10¹®Ç×) |
ADsP(µ¥ÀÌÅͺм® ÁØÀü¹®°¡)¿Í ADP(µ¥ÀÌÅͺм® Àü¹®°¡)´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ë Çʼö ¿ª·®ÀÎ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ´É·ÂÀ» ±¹°¡°øÀÎ ÀÚ°ÝÀ¸·Î °ËÁõÇÏ´Â ÀڰݽÃÇèÀÔ´Ï´Ù.
µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØ
µ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡¿Í ¹Ì·¡
°¡Ä¡ âÁ¶¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠Àü·«
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±âȹÀÇ ÀÌÇØ
R±âÃÊ¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¸¶Æ®
ºÐ¼® ¸¶½ºÅÍ Ç÷£
Åë°èºÐ¼®
Á¤Çü µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×
½Ã°¢È ÀλçÀÌÆ® ÇÁ·Î¼¼½º
½Ã°¢È ±¸Çö
ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì´Â ÇöÀå Áß½É Ä¿¸®Å§·³°ú Ãë¾÷ ¹ÐÂø ÇÁ·Î±×·¥À¸·Î ¼ö°»ýÀÇ ¼ºÀåÀ» ³¡±îÁö Áö¿øÇÕ´Ï´Ù.
À̷¼ ÷»èºÎÅÍ Æ÷Æ®Æú¸®¿À, ¸ðÀǸéÁ¢, ±â¾÷¿¬°è±îÁö Ãë¾÷ °ÆÁ¤À» ´ú¾îÁÖ´Â ½ÇÀüÇü Q&A Á¤¸®!