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 # 데이터 과학의 라이프 사이클: 분석하기
 
-|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|
+|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/15-Analyzing.png)|
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 | 데이터 과학의 라이프 사이클: 분석하기 - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
 
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 데이터의 라이프사이클을 분석하면 데이터가 제안된 질문에 답하거나 특정 문제를 해결할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 또한 이 단계는 모델이 이러한 질문과 문제를 올바르게 해결하는지 확인하는 데 초점을 맞출 수 있습니다. 이 과정에서는 데이터 내의 특징과 관계를 정의하는 기술이며 모델링을 위한 데이터를 준비하는 데 사용할 수 있는 탐색 데이터 분석(Exploratory Data Analysis) 또는 EDA에 초점을 맞춥니다.
 
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/balaka18/email-spam-classification-dataset-csv/version/1)의 예제 데이터셋을 사용하여 파이썬 및 Pandas 라이브러리에 어떻게 적용할 수 있는지 보여드리겠습니다. 이 데이터셋에는 이메일에서 발견되는 몇 가지 일반적인 단어가 포함되어 있으며 이러한 이메일의 출처는 익명입니다. 이 디렉터리에 있는 [노트북](notebook.ipynb)을 사용하여 계속 진행하십시오.
+ [Kaggle](https://www.kaggle.com/balaka18/email-spam-classification-dataset-csv/version/1)의 예제 데이터셋을 사용하여 파이썬 및 Pandas 라이브러리에 어떻게 적용할 수 있는지 보여드리겠습니다. 이 데이터셋에는 이메일에서 발견되는 몇 가지 일반적인 단어가 포함되어 있으며 이러한 이메일의 출처는 익명입니다. 이전 디렉터리에 있는 [노트북](../notebook.ipynb)을 사용하여 계속 진행하십시오.
 
 ## 탐색 데이터 분석
 
@@ -34,13 +34,13 @@ Pandas에는 받거나 사용하려는 임의의 샘플 수에 대한 아규먼
 Pandas 라이브러리의 [`query()` 함수](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.query.html)를 사용하면 열을 선택하고 간단한 검색된 행을 통해 데이터에 대한 답변을 제공받을 수 있습니다.
 
 ## 시각화를 통한 탐색
-시각화 생성을 시작하기 위해 데이터가 완전히 정리되고 분석될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 실제로 탐색하는 동안 시각적 표현이 있으면 데이터의 패턴, 관계 및 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 시각화는 데이터 관리에 관여하지 않는 사람들과 의사 소통하는 수단을 제공하고 캡처 단계에서 해결되지 않은 추가 질문을 공유하고 명확히 할 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 시각적으로 탐색하는 몇 가지 인기 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [section on Visualizations](3-Data-Visualization)을 참조하세요.
+시각화 생성을 시작하기 위해 데이터가 완전히 정리되고 분석될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 실제로 탐색하는 동안 시각적 표현이 있으면 데이터의 패턴, 관계 및 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 시각화는 데이터 관리에 관여하지 않는 사람들과 의사 소통하는 수단을 제공하고 캡처 단계에서 해결되지 않은 추가 질문을 공유하고 명확히 할 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 시각적으로 탐색하는 몇 가지 인기 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [section on Visualizations](3-Data-Visualization/README.md)을 참조하세요.
 
 ## 불일치 식별을 위한 탐색
-이 강의의 모든 주제는 누락되거나 일치하지 않는 값을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만 Pandas는 이러한 값 중 일부를 확인하는 기능을 제공합니다. [isna() 또는 isnull()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.isna.html)에서 결측값을 확인할 수 있습니다. 데이터 내에서 이러한 값을 탐구할 때 중요한 한 가지 요소는 처음에 이러한 값이 왜 이렇게 되었는지 이유를 탐구하는 것입니다. 이는 [문제 해결을 위해 취해야 할 조치](2-Working-With-Data\08-data-preparation\notebook.ipynb)를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
+이 강의의 모든 주제는 누락되거나 일치하지 않는 값을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만 Pandas는 이러한 값 중 일부를 확인하는 기능을 제공합니다. [isna() 또는 isnull()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.isna.html)에서 결측값을 확인할 수 있습니다. 데이터 내에서 이러한 값을 탐구할 때 중요한 한 가지 요소는 처음에 이러한 값이 왜 이렇게 되었는지 이유를 탐구하는 것입니다. 이는 [문제 해결을 위해 취해야 할 조치](2-Working-With-Data\08-data-preparation/notebook.ipynb)를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
 
 ## [강의 전 퀴즈](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/27)
 
 ## 과제
 
-[Exploring for answers](assignment.md)
+[Exploring for answers](assignment.ko.md)

4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/translations/assignment.ko.md

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 다시 한번, 고객이 알고싶어하는 질문: **뉴욕의 노란 택시 승객들은 겨울이나 여름에 기사들에게 팁을 더 많이 주나요?**
 
-당신의 팀은 Data Science Lifecycle의 [Analyzing](Readme.md)단계에 있으며, 이 곳에서 데이터셋에 대한 탐색적 데이터분석을 수행해야합니다. 당신은 2019년 1월부터 7월까지 200건의 택시 거래가 포함된 노트북과 데이터셋을 제공받았습니다.
+당신의 팀은 Data Science Lifecycle의 [Analyzing](README.ko.md)단계에 있으며, 이 곳에서 데이터셋에 대한 탐색적 데이터분석을 수행해야합니다. 당신은 2019년 1월부터 7월까지 200건의 택시 거래가 포함된 노트북과 데이터셋을 제공받았습니다.
 
 ## 지시사항
 
-이 디렉토리에는 [notebook](assignment.ipynb)와 [Taxi & Limousine Commission](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets)의 데이터가 있습니다. 데이터에 대한 자세한 내용은 [dataset's dictionary](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf) 및 [user guide](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf)를 참조하세요.
+이 디렉토리에는 [notebook](../assignment.ipynb)와 [Taxi & Limousine Commission](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/open-datasets/dataset-taxi-yellow?tabs=azureml-opendatasets)의 데이터가 있습니다. 데이터에 대한 자세한 내용은 [dataset's dictionary](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary_trip_records_yellow.pdf) 및 [user guide](https://www1.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_user_guide.pdf)를 참조하세요.
 
 이번 강의에서 배운 몇 가지 기술을 사용하여 노트북에 있는 EDA를 직접 수행하고(원하는 경우 셀 추가) 다음 질문에 답하십시오.