교육과정
 
데이터 분석(DA)
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일반
왕초보로 시작하는 머신러닝 프로젝트 완성
수강정원
복습기간
0개월
교재정보
교재없음
교육기간
240일(시간)
 교육비
결제금액
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과정소개 강의목차 평가기준 강사소개 수강후기
[과정소개]

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[학습목표]

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[학습대상]

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[학습방법]

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[강의목차]
01.  The! 인공지능 인공지능_알아보기
02.  The! 인공지능 인공지능_학습 시작하기
03.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬의 시작
04.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬 실습환경
05.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬의 기초
06.  인공지능을 위한 파이썬_수학? 파이썬!
07.  인공지능을 위한 파이썬_변수와 데이터
08.  인공지능을 위한 파이썬_문자열 포매팅
09.  인공지능을 위한 파이썬_컬렉션 데이터
10.  인공지능을 위한 파이썬_조건과 반복
11.  인공지능을 위한 파이썬_함수에 대해
12.  데이터 분석 입문_데이터를 활용하는 방법
13.  데이터 분석 입문_데이터 구조 이해하기
14.  데이터 분석 입문_데이터를 다루는 도구
15.  데이터 분석 입문_Pandas에 대해 알아보자
16.  데이터 분석 입문_이상한 데이터?
17.  데이터 분석 입문_데이터 살펴보기
18.  데이터 분석 입문_상관관계 파악하기
19.  데이터 분석 입문_그룹별 연산
20.  데이터 분석 활용_편리한 작업 환경
21.  데이터 분석 활용_탐색적 데이터 분석
22.  데이터 분석 활용_탐색적 데이터 분석2
23.  데이터 분석 활용_그룹별 연산 적용
24.  데이터 분석 활용_데이터 변환
25.  데이터 분석 활용_데이터 시각화1
26.  데이터 분석 활용_데이터 시각화2
27.  데이터 분석 활용_분석 과정 리뷰
28.  머신러닝 알고리즘_머신러닝 개요
29.  머신러닝 알고리즘_K-NN(최근접 이웃법)
30.  머신러닝 알고리즘_의사결정 나무
31.  머신러닝 알고리즘_앙상블과 랜덤포레스트
32.  머신러닝 알고리즘_K-means 군집분석
33.  머신러닝 알고리즘_연관규칙분석
34.  머신러닝 알고리즘_신경망
35.  머신러닝의 흐름_데이터 준비와 분석 목표
36.  머신러닝의 흐름_데이터 나누기
37.  머신러닝의 흐름_데이터 스케일링
38.  머신러닝의 흐름_클래스 불균형
39.  머신러닝의 흐름_하이퍼파라미터 탐색
40.  머신러닝의 흐름_모델 성능 평가
41.  프로젝트 1차
42.  프로젝트 1차
43.  프로젝트 2차
44.  프로젝트 2차
45.  프로젝트 3차
46.  프로젝트 3차
[평가기준]
항목 진도율 진행단계평가 최종평가 과제 총점
평가비율 100% 0% 0% 0% 100점
수료기준 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 80점 이상
[강사소개]
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[수강후기]
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