'''
필요한 사전 지식

1. python
    - for , if , lambda , list comprehension , slicing
    - Numpy , pandas , scipy , statsmodel , scikit-learn , matplotlib
    - 통계 및 머신러닝의 대한 기초 지식을 보유
        - anova , t-test 등 통계적 가설 검정 방법 및 해석 방법, 개념 등에 대해서 이해함
        - ridge/LASSO Regression , Logistic Regression, RandomForest , SVM, ANN 모델 이해
        - Confusion Matrix , AUC, R-sqaured , RMSE 모델 평가 방법 이해
        - Grid Search 및 K-fold CV 통해 모델의 파라메터 튜닝 방법 이해
        - 표준화 , 로그  transformation, polynomial/Interaction항 주요 feature engineering 방법을 이해
        
    
'''
txt = "Hello World"
print( txt.strip() )
ab51ecc3dd6a498b62a7a0e14efc7d6c24ac909b
<mask token>

<mask token>
print(txt.strip())

<mask token>
txt = 'Hello World'
print(txt.strip())

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필요한 사전 지식

1. python
    - for , if , lambda , list comprehension , slicing
    - Numpy , pandas , scipy , statsmodel , scikit-learn , matplotlib
    - 통계 및 머신러닝의 대한 기초 지식을 보유
        - anova , t-test 등 통계적 가설 검정 방법 및 해석 방법, 개념 등에 대해서 이해함
        - ridge/LASSO Regression , Logistic Regression, RandomForest , SVM, ANN 모델 이해
        - Confusion Matrix , AUC, R-sqaured , RMSE 모델 평가 방법 이해
        - Grid Search 및 K-fold CV 통해 모델의 파라메터 튜닝 방법 이해
        - 표준화 , 로그  transformation, polynomial/Interaction항 주요 feature engineering 방법을 이해
        
    
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txt = "Hello World"
print( txt.strip() )