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README.md
시각화
데이터 시각화는 데이터 과학자에게 가장 중요한 작업 중 하나입니다. "이미지는 천 마디 말보다 강하다"는 말처럼, 시각화는 데이터의 스파이크, 이상치, 그룹화, 경향 등 흥미로운 부분을 식별하는 데 도움을 주며, 데이터가 전달하려는 이야기를 이해하는 데 큰 도움을 줍니다.
이 다섯 가지 강의에서는 자연에서 얻은 데이터를 탐구하고 다양한 기법을 사용하여 흥미롭고 아름다운 시각화를 만들어 볼 것입니다.
| 주제 번호 | 주제 | 연결된 강의 | 저자 |
|---|---|---|---|
| 1. | 수량 시각화 | ||
| 2. | 분포 시각화 | ||
| 3. | 비율 시각화 | ||
| 4. | 관계 시각화 | ||
| 5. | 의미 있는 시각화 만들기 |
크레딧
이 시각화 강의는 🌸 Jen Looper, Jasleen Sondhi, Vidushi Gupta가 작성했습니다.
🍯 미국 꿀 생산 데이터는 Jessica Li의 Kaggle 프로젝트에서 가져왔습니다. 이 데이터는 미국 농무부에서 제공한 자료를 기반으로 합니다.
🍄 버섯 데이터는 Hatteras Dunton이 수정한 Kaggle에서 가져왔습니다. 이 데이터셋은 Agaricus와 Lepiota 계열의 23종의 주름버섯에 해당하는 가상의 샘플 설명을 포함하고 있습니다. 데이터는 The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981)에서 발췌되었으며, 1987년 UCI ML 27에 기증되었습니다.
🦆 미네소타 새 데이터는 Kaggle에서 가져왔으며, Hannah Collins가 Wikipedia에서 스크랩한 자료입니다.
이 모든 데이터셋은 CC0: Creative Commons 라이선스로 제공됩니다.
면책 조항:
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