Microsoft Student (2023)시험장 들어가기 전에 보기 빠르게 보기 좋은 강의 모음
들어가며
- 시험장에 들어가기 전에 빠르게 보면 좋을 것 같은 (무료) 강의들을 시험 출제 유형별로 정리해본다.
- 유튜브(YouTube)에 올라와 있는 여러 무료 강의들 중, 괜찮게 들은 것들을 정리해보았다.
강의 모음
제1유형 (데이터 전처리)
| 강의명 | URL | 비고 |
| 파이썬 기초 | https://youtu.be/3GSnGaH5yoc?si=JeIYxJJF8faZkHf6 | 파이썬(Python) |
| 한 시간 만에 배우는 판다스 | https://youtu.be/hmKVYEei4Oo?si=cCy-klaPyMS0Y4Lt | 판다스(Pandas) |
| 판다스 100제 | https://youtu.be/J9XkwoCamuI?si=S1SKTX0eeUJIMmCb | 판다스(Pandas) |
| 아답터 빅분기 실기 대비 필수 영상 (1유형) | https://youtu.be/qqY4XD2Ol5I?si=nV5RQvJEkBxqb8zb | 꿀팁(@help()@, @dir()@) 포함 |
| 작업형 1유형 30문제로 끝내기 | https://youtu.be/jRDO3elswQg?si=k3D8lMpCA41lqsxY |
제2유형 (데이터 모형 구축 및 평가)
| 강의명 | URL | 비고 |
| 사이킷런 머신러닝 모델링 완벽 가이드 | https://youtu.be/rZNE7u97RrM?si=xkPbC0tS1srR0mTD | |
| 머신러닝 모델링 A to Z (1) 데이터 전처리 |
https://youtu.be/Z7zKUmVFhWo?si=3TmfZQP_KpxJpcbC | |
| 머신러닝 모델링 A to Z (2) 회귀 모델 |
https://youtu.be/FmmVHKbmRmQ?si=Vr3kRlhcbFMUFcw0 | |
| 머신러닝 모델링 A to Z (3) 분류 모델 |
https://youtu.be/EGH-2baJE9E?si=zBtbSqi1xLjKkaqw | |
| 아답터 빅분기 실기 대비 필수 영상 (2유형) | https://youtu.be/3aAS0yyqLV4?si=hAXoS7aazM52cRRA | |
| 회귀 모델 완벽 마스터 (1) | https://youtu.be/PxlXS7hFySw?si=7dx7YW8iKkZBFEu- | |
| 회귀 모델 완벽 마스터 (2) | https://youtu.be/sYw0vkCXCSM?si=ItEZYqdd4LymtZht | 간단/시험 버전 |
| 분류 모델 실전 | https://youtu.be/hx0ADpppsng?si=wvCg8AMuoJW9onIF |
제3유형 (가설 검정, 고급 통계)
| 강의명 | URL | 비고 |
| 아답터 빅분기 실기 대비 필수 영상 (3유형) | https://youtu.be/-mYXKWBmwZM?si=H1TyanlTFjksrFtq | |
| 가설 검정 완벽 이해 | https://youtu.be/ZUaRLfpNPyQ?si=w0XQq0t_8Zx5OYzS | 가설 검정 |
| 가설 검정의 기준과 방법 | https://youtu.be/kyULq3rEulw?si=v3j2_j0Fe7u4ckHM | 가설 검정 |
| ANOVA(분산 분석) | https://youtu.be/i60IICTKU5I?si=-Rvky4JhxXQu4exp | 가설 검정 |
| 적합성 검정 | https://youtu.be/9B6k8sDew90?si=bkZKZiaYh741EGuz | 가설 검정 |
| 독립성 검정 | https://youtu.be/qyF-_-s2PaI?si=t12yG7eFly5fytXH | 가설 검정 |
| T-검정 | https://youtu.be/2Z2vLLSFrP8?si=Owzqhvg2mV02ONQ_ | 가설 검정 |
| 고급 통계 | https://youtu.be/o88es-FCsIA?si=sKXCrXoyuUEQNwUU | 고급 통계 |
| 다항 회귀 분석 | https://youtu.be/7oC-nWEpUoU?si=SjTTe4jhkM5yfDMw | 고급 통계, @sm.OLS()@ |
| 단순 선형 회귀 분석 | https://youtu.be/ZcTQfaDsOsk?si=-gYeQKNSpaot5uYs | 고급 통계, @sm.OLS()@ |
| 다중 선형 회귀 분석 | https://youtu.be/Mi-Rb-2S_Ao?si=yHfEVrxuLVsMbnJn | 고급 통계, @sm.OLS()@ |
| 로지스틱 회귀 분석 | https://youtu.be/RXVoehc3nos?si=C1qRVFCB9Jk4Ki4P | 고급 통계, @sm.Logit()@ |
(참고) 공식 문서 모음
Python
3.13.0 Documentation
Python 3.13.0 documentation Welcome! This is the official documentation for Python 3.13.0. Documentation sections: What's new in Python 3.13? Or all "What's new" documents since Python 2.0 Tutorial Start here: a tour of Python's syntax and features Library
docs.python.org
Pandas
pandas documentation — pandas 2.2.3 documentation
API reference The reference guide contains a detailed description of the pandas API. The reference describes how the methods work and which parameters can be used. It assumes that you have an understanding of the key concepts.
pandas.pydata.org
NumPy
NumPy Documentation
numpy.org
Scikit-Learn
API Reference
This is the class and function reference of scikit-learn. Please refer to the full user guide for further details, as the raw specifications of classes and functions may not be enough to give full ...
scikit-learn.org
SciPy
SciPy documentation — SciPy v1.14.1 Manual
Want to build from source rather than use a Python distribution or pre-built SciPy binary? This guide will describe how to set up your build environment, and how to build SciPy itself, including the many options for customizing that build.
docs.scipy.org
Statsmodels
API Reference - statsmodels 0.14.4
API Reference The main statsmodels API is split into models: statsmodels.api: Cross-sectional models and methods. Canonically imported using import statsmodels.api as sm. statsmodels.tsa.api: Time-series models and methods. Canonically imported using impor
www.statsmodels.org
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