[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리

담당튜터 미배정
과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

본 과정은 데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여, 원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
본 과정을 통해 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환, 차원 축소, 특성 선택, 텍스트 데이터 전처리 등의 전처리 기법과 matplotlib, seaborn, folium 등을 활용한 데이터 시각화를 실습하며, 데이터를 단순한 숫자가 아닌 의미 있는 인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 기를 수 있습니다.
또한, 실제 업무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행할 수 있으며, 시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다

학습목표

    · 필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
    · 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.

학습대상

    · 인공지능활용능력을 향상하고 싶은 분
    · 직장인 등 인공지능 관련 준전공자

학습내용

학습방법

웹+모바일 병행학습

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 처리

01 단원 01.데이터 시각화 및 전처리 개요
  • 01. 데이터 시각화 및 전처리 개요
02 단원 02.matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
  • 01. matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
03 단원 03.matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
  • 01. matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
04 단원 04.seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
  • 01. seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
05 단원 05.seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
  • 01. seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
06 단원 06.plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
  • 01. plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
07 단원 07.plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
  • 01. plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
08 단원 08.folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
  • 01. folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
09 단원 09.folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
  • 01. folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
10 단원 10.실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
  • 01. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
11 단원 11.실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
  • 01. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
12 단원 12.데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리
  • 01. 데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리
13 단원 13.데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
  • 01. 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
14 단원 14.실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
  • 01. 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
15 단원 15.이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
  • 01. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
16 단원 16.고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)
  • 01. 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)
17 단원 17.특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
  • 01. 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
18 단원 18.특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
  • 01. 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
19 단원 19.텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
  • 01. 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
20 단원 20.실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
  • 01. 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
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