🦑 11회 오징어게임 챌린지 오픈 안내
안녕하세요~! 11회 오징어게임 스터디를 시작합니다.
누적 참여자 1300명 + 다수의 합격자를 배출한 검증된 학습 커뮤니티
- 🗓️모집기간: 10월 13일 ~ 11월 1일 / 챌린지가 시작되면 시스템상 추가 신청 불가
- 📅 챌린지 일정: 2025년 11월 2일(일) ~ 11월 30일(일)
- 🔥 구성: 4주 완성 / 총 24개의 미션 / 주 1회 라이브 Q&A
- 💬 소통 채널: 디스코드(Discord) https://discord.gg/V8acvTnHhH
- 💕 참석 링크 : https://inf.run/L1ccn
✨✨✨ 초판 완판에 힘입어 개정판을 출간하게 되었습니다. 진심으로 감사합니다! 🙇🏼♂️ ✨✨✨
- 🔥 기출 문제 보강: 최신 9회 실기시험 기출 문제를 추가하고, 쉬운 풀이 과정을 제공해 최근 출제 경향을 빠르게 파악할 수 있도록 함
- 🔥 판다스 이론 보강: 작업형 1에서 문제를 쉽게 풀기 위한 함수와 유용한 활용 팁을 추가하여, 이해와 실전 응용력을 높임
- 🔥 작업형1 연습 문제 추가: 최신 출제 경향을 반영한 작업형1 문제를 새롭게 추가해, 실기 시험 대비를 더욱 탄탄하게 함
- 🔥 그 외 작업형3 연습문제(로지스틱 회귀) 등 수정 보완
- https://bit.ly/41SQB3x
- 수정/제보할 내용이 있다면 "Issue"탭에 작성 부탁드립니다.
- Intro. 시험 응시 전략, 시험 환경 소개, 코드 및 데이터 불러오기, 자주하는 질문 등
- PART1. 작업형1 (파이썬, 판다스, 연습문제)
- PART2. 작업형2 (이진분류, 다중분류, 회귀, 평가지표, 연습문제)
- PART3. 작업형3 (가설검정, 분산 분석, 카이제곱, 회귀, 로지스틱 회귀, 연습문제)
- PART4. 기출유형 (예시문제, 2회 ~ 9회까지)
- 노트북 선택(part/chapter) -> 구글 코랩에서 실행하기 -> Drive로 복사 -> 실행
- "Code" 버튼 클릭 -> 풀다운 메뉴에서 "Download Zip"을 선택
- 입문자는 "예제코드 바로 실행하는 방법"을 추천합니다.
- 문제 발생시 제공된 최종 노트북 코드와 현재 코드를 비교하여 문제를 파악해보세요. 코드를 복사하여 붙여넣기 한 후 정상적으로 실행되는지 확인
- 문제가 지속될 경우, ChatGPT(https://chat.openai.com/), Claude(https://claude.ai) 를 활용
- 11회 스터디(오징어게임) : https://inf.run/L1ccn / 11회는 인프런 챌린지 활용
- 10회 스터디(오징어게임) 초대장 : 링크
- 스터디 (디스코드) 입장 링크: https://discord.gg/V8acvTnHhH
- 미션을 수행하고, 멤버간 질의응답을 하는 공간입니다.
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├── README.md
├── part1
│ ├── ch1
│ │ └── ch1_python.ipynb (코드)
│ ├── ch2
│ │ └── ch2_pandas.ipynb (코드)
│ └── ch3
│ ├── ch3_ex_type1.ipynb (코드)
│ ├── delivery_time.csv
│ ├── monthly_sales.csv
│ ├── region_sales.csv
│ ├── sales.csv
│ ├── school_data.csv
│ ├── school_data_science.csv
│ ├── school_data_social.csv
│ ├── store_sales.csv
│ ├── type1_data1.csv
│ └── type1_data2.csv
├── part2
│ ├── ch2
│ │ ├── ch2_classification.ipynb (코드)
│ │ ├── test.csv
│ │ └── train.csv
│ ├── ch3
│ │ └── ch3_metrics.ipynb (코드)
│ ├── ch4
│ │ ├── ch4_regression.ipynb (코드)
│ │ ├── test.csv
│ │ └── train.csv
│ ├── ch5
│ │ ├── ch5_multi_class_classification.ipynb (코드)
│ │ ├── test.csv
│ │ └── train.csv
│ ├── ch6
│ │ ├── ch6_ex_classification.ipynb (코드)
│ │ ├── creditcard_test.csv
│ │ ├── creditcard_train.csv
│ │ ├── diabetes_test.csv
│ │ ├── diabetes_train.csv
│ │ ├── hr_test.csv
│ │ └── hr_train.csv
│ ├── ch7
│ │ ├── ch7_ex_multi_class_classification.ipynb (코드)
│ │ ├── drug_test.csv
│ │ ├── drug_train.csv
│ │ ├── glass_test.csv
│ │ ├── glass_train.csv
│ │ ├── score_test.csv
│ │ └── score_train.csv
│ └── ch8
│ ├── car_test.csv
│ ├── car_train.csv
│ ├── ch8_ex_regression.ipynb (코드)
│ ├── flight_test.csv
│ ├── flight_train.csv
│ ├── laptop_test.csv
│ └── laptop_train.csv
├── part3
│ ├── ch1
│ │ └── ch1_hypothesis_testing.ipynb (코드)
│ ├── ch2
│ │ ├── ch2_anova.ipynb (코드)
│ │ ├── fertilizer.csv
│ │ └── tree.csv
│ ├── ch3
│ │ └── ch3_chi_square.ipynb (코드)
│ ├── ch4
│ │ ├── ch4_linear_regression.ipynb (코드)
│ │ └── study.csv
│ ├── ch5
│ │ ├── ch5_logistic_regression.ipynb (코드)
│ │ └── health_survey.csv
│ └── ch6
│ ├── ch6_ex_type3.ipynb (코드)
│ ├── math.csv
│ └── tomato2.csv
└── part4
├── ch2
│ ├── X_test.csv
│ ├── X_train.csv
│ ├── members.csv
│ ├── p2_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p2_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ └── y_train.csv
├── ch3
│ ├── members.csv
│ ├── p3_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p3_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ ├── test.csv
│ ├── train.csv
│ └── year.csv
├── ch4
│ ├── data4-1.csv
│ ├── data4-2.csv
│ ├── data4-3.csv
│ ├── p4_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p4_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ ├── test.csv
│ └── train.csv
├── ch5
│ ├── data5-1.csv
│ ├── data5-2.csv
│ ├── data5-3.csv
│ ├── p5_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p5_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ ├── test.csv
│ └── train.csv
├── ch6
│ ├── data6-1-1.csv
│ ├── data6-1-2.csv
│ ├── data6-1-3.csv
│ ├── data6-3-2.csv
│ ├── energy_test.csv
│ ├── energy_train.csv
│ ├── p6_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p6_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ └── p6_type3.ipynb (작업형3 코드)
├── ch7
│ ├── air_quality.csv
│ ├── clam.csv
│ ├── mart_test.csv
│ ├── mart_train.csv
│ ├── p7_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p7_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ ├── p7_type3.ipynb (작업형3 코드)
│ ├── stock_market.csv
│ ├── student_assessment.csv
│ └── system_cpu.csv
├── ch8
│ ├── chem.csv
│ ├── churn.csv
│ ├── churn_test.csv
│ ├── churn_train.csv
│ ├── drinks.csv
│ ├── p8_type1.ipynb (작업형1 코드)
│ ├── p8_type2.ipynb (작업형2 코드)
│ ├── p8_type3.ipynb (작업형3 코드)
│ ├── piq.csv
│ └── tourist.csv
└── ch9
├── crime.csv
├── design.csv
├── farm_test.csv
├── farm_train.csv
├── hr.csv
├── loan.csv
├── p9_type1.ipynb (작업형1 코드)
├── p9_type2.ipynb (작업형2 코드)
├── p9_type3.ipynb (작업형3 코드)
└── retention.csv
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