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    강좌소개
    강좌소개
    • 데이터 분석하고 AI 예측하려면 , 제일 먼저, 파이썬부터 시작해야 합니다. 파이썬을 배우고 나서 데이터가 어떻게 생겼는지, 어떤 추세인지 데이터 분석 수행하고 결측치 처리, 이상치 처리 등 데이터 전처리를 실행해서 컴퓨터가 데이터를 잘 이해할 수 있도록 만들어야 합니다. 그 후 여러가지 모델을 가지고 학습하고 평가하는 과정으로 진행하게 됩니다.여러분들은 A부터 Z까지 데이터분석 기초과정을 차근차근 따라오시면, 전체 흐름을 이해할 수 있고 실제 코딩을 통해 데이터 분석과 모델링을 구현할 수 있게 됩니다.

    학습목표
    • 여러분들이 전체 강좌를 학습하고 실습을 따라오게 된다면, 파이썬 프로그래밍 코딩 능력을 키울 수 있으며, 이를 통해 다양한 문제해결에 활용할 수 있게 됩니다. 또한, 실습 코딩을 통해 데이터 분석하고 머신러닝 모델과 딥러닝 모델을 구현할 수 있으며, 이를 통해 AI 모델링 전체 과정을 이해하고 설명할 수 있으며 데이터 분석과 ai 활용 능력을 향상 시킬 수 있습니다.
    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 2025.03.01~ 상시
    • 강좌운영기간 : 2025.03.01~ 상시
    이수 및 평가기준
    • 평가 기준: 출석 (20%), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항) 
    • 이수 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상 
    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    1

    AI이해 및 실습환경 구성

    1-1

    AI 활용 및 AI 개념

    1-2

    파이썬 실습 환경 구성

    2

    파이썬 기초

    1-1

    파이썬 기초

    1-2

    파이썬 인덱싱, 슬라이싱 및 함수

    1-3

    파이썬 실습

    3

    데이터 분석과 전처리

    1-1

    데이터 분석

    1-2

    데이터 전처리

    1-3

    데이터 분석 및 전처리 실습

    4

    중간평가

    1-1

    1-3주차 학습 정리 및 평가

    5

    시각화와

    머신러닝의 기초

    1-1

    데이터 시각화

    1-2

    데이터 시각화 실습

    1-3

    머신러닝 개념과 기술원리

    6

    머신러닝 모델과 딥러닝 모델

    1-1

    머신러닝 주요 알고리즘

    1-2

    머신러닝 모델링 실습

    1-3

    딥러닝 개념, 기술원리 및 알고리즘

    7

    AI 모델링

    프로젝트 적용

    1-1

    딥러닝 모델링 실습

    1-2

    사례실습 프로젝트(1)

    1-3

    사례실습 프로젝트(2)

    8

    기말평가

    1-1

    5-7주차 학습 정리 및 평가

    미리보기
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    Loaded: 0%
    Stream Type혻LIVE
    Remaining Time혻0:00
    1x
    • Chapters
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      분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

      난이도 전공기초

      운영기관 웅진씽크빅(매치업)

      이수증 발급

      주차 8 주

      학습인정시간 11시간 00분 (08시간 47분)

      수강신청기간 25.03.01 ~ 25.12.31

      강좌운영기간 25.03.01 ~ 25.12.31

      전화번호 02-6744-1172

      자막언어 한국어

      강좌언어 한국어(ko)

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