fengdu78/Data-Science-Notes

Data-Science-Notes는 데이터 사이언스 학습 노트 및 자료 모음으로, 현재도 업데이트 중입니다. 내용은 주제별로 여러 폴더로 나뉘어 있으며, 수학 기초부터 딥러닝까지의 완전한 경로를 다룹니다:

• 0.math: 수학 기초
• 1.python-basic: Python 기초
• 2.numpy: NumPy 기초
• 3.pandas: Pandas 기초
• 4.scipy: SciPy 기초
• 5.data-visualization: 데이터 시각화 (Matplotlib 및 Seaborn 포함)
• 6.scikit-learn: Scikit-learn 기초
• 7.machine-learning: 머신러닝 기초
• 8.deep-learning: 딥러닝 기초
• 9.feature-engineering: 피처 엔지니어링 기초

프로젝트는 Li Hang의 『통계 학습 방법』, 여러 GitHub 저장소(donnemartin/data-science-ipython-notebooks, apachecn/feature-engineering-for-ml-zh, datawhalechina/pumpkin-book 등) 및 Coursera와 Guokr의 강의 노트를 참고했습니다. 저자는 fengdu78이며, WeChat 공식 계정 '机器学习初学者'와 Zhihu 계정을 운영하고 QQ 학습 그룹도 제공합니다. GitHub 다운로드가 느린 경우, 공식 계정에서 '学习路线'이라고 답장하면 미러 파일을 받을 수 있습니다. 인용 형식은 README에 나와 있습니다.