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2.5 KiB

시각화

라벤더 꽃 위의 꿀벌

Photo by Jenna Lee on Unsplash

데이터 시각화는 데이터 과학자의 가장 중요한 작업 중 하나입니다. 이미지는 1000 단어의 가치가 있으며 시각화는 급증, 이상값, 그룹화, 경향 등과 같은 데이터의 모든 흥미로운 부분을 식별하는 데 도움이 되어 데이터가 전달하려는 이야기를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 다섯 개의 수업에서는 자연에서 얻은 데이터를 탐색하고, 다양한 기술을 사용하여 흥미롭고 아름다운 시각화를 만들어봅시다.

주제

  1. 수량 시각화
  2. 분포 시각화
  3. 비율 시각화
  4. 관계 시각화
  5. 의미있는 시각화 만들기

크레딧

강의를 만드신 분: Jen Looper

🍯 미국 꿀 생산에 대한 데이터는 Kaggle의 Jessica Li의 프로젝트에서 제공되는 것입니다. 이 데이터미국 농무부에서 만들어졌습니다.

🍄 버섯에 대한 데이터 역시 Kaggle에서 제공되었고, Hatteras Dunton이 수정했습니다. 이 데이터 셋에는 Agaricus 및 Lepiota 과에 속하는 23종의 주름 버섯목에 해당하는 가상 샘플에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 버섯에 대한 정보는 'The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms(1981)'에서 발췌했습니다. 이 데이터 셋은 1987년 UCI ML 27에 기증되었습니다.

🦆 Minnesota 새에 대한 데이터는 Hannah Collins가 위키피디아에서 스크랩한 Kaggle 데이터 입니다.

모든 데이터 셋에는 CC0: Creative Commons 라이선스가 부여됩니다.