[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 분석

담당튜터 미배정
과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

학습목표

학습대상

학습내용

학습방법

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

평가항목 점수비중 과락기준 유의사항
진도 20 차시 100 % 0 % 이상
총계 - 100% 60 점 이상 총점 평균 60 점 미만 시 수료 불가

학습목차

[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 분석

제 01 단원 01.빅데이터를 위한 파이썬 소개
  • 01. 빅데이터를 위한 파이썬 소개
제 02 단원 02.데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습
  • 01. 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습
제 03 단원 03.Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습
  • 01. Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습
제 04 단원 04.Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)
  • 01. Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)
제 05 단원 05.DataFrame #1. 개념 및 생성 실습
  • 01. DataFrame #1. 개념 및 생성 실습
제 06 단원 06.DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)
  • 01. DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)
제 07 단원 07.DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기
  • 01. DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기
제 08 단원 08.데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기
  • 01. 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기
제 09 단원 09.데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)
  • 01. 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)
제 10 단원 10.데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)
  • 01. 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)
제 11 단원 11.데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)
  • 01. 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)
제 12 단원 12.데이터 가공 #4. 정렬 및 집계
  • 01. 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계
제 13 단원 13.실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)
  • 01. 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)
제 14 단원 14.실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)
  • 01. 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)
제 15 단원 15.시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)
  • 01. 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)
제 16 단원 16.시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수
  • 01. 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수
제 17 단원 17.실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석
  • 01. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석
제 18 단원 18.실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석
  • 01. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석
제 19 단원 19.외부 데이터 활용 #1. API 활용
  • 01. 외부 데이터 활용 #1. API 활용
제 20 단원 20.외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)
  • 01. 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)
수강후기
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교 육 비 333,000 원
할 인 율 70%
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