tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects

##这是什么？

초보자 친화적인 데이터 과학 프로젝트를 모은 GitHub 저장소입니다. 각 프로젝트는 실제 데이터셋, 명확한 설명, 작동하는 코드를 포함한 독립적인 Jupyter 노트북입니다. 학생, 전직 희망자, 자기 주도 학습자를 위해 만들어졌습니다.

안에 무엇이 있나요?

• 115개 프로젝트가 11개 카테고리로 분류됩니다: 분류, 회귀, 시계열, 자연어 처리, 클러스터링, 추천 시스템, 이상 탐지, 탐색적 데이터 분석/시각화, 기타 응용, 컴퓨터 비전, 로보틱스.
• 프로젝트는 난이도 순(초급 → 중급 → 고급)으로 정렬되어 있으며, 기초(pandas, sklearn, 기본 머신러닝)에서 시작하여 텍스트/자연어 처리, 컴퓨터 비전/딥러닝, 고급 주제로 진행되는 학습 경로가 포함되어 있습니다.
• 각 프로젝트에는 README, requirements.txt 파일, 작동하는 노트북이 포함된 자체 폴더가 있습니다.

사용 방법

1. 사전 요구 사항: Python 3.9+ 및 Jupyter Notebook/Lab.
2. 핵심 라이브러리 설치: pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter
3. 저장소 복제: git clone https://github.com/tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects.git
4. 프로젝트 선택 (예: cd "Iris Flower Classification"), 종속성 설치 (pip install -r requirements.txt), 그리고 jupyter notebook 실행.

기여

기여를 환영합니다. 규칙: PR당 하나의 프로젝트, README + requirements.txt + 작동하는 노트북 포함, 대용량 데이터셋(>10 MB)은 외부 호스팅, 모델 바이너리 커밋 금지.

라이선스

MIT 라이선스 — 학습 목적으로 자유롭게 사용 가능.