학습목차

[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리

제 01 단원 01.데이터 시각화 및 전처리 개요

• 01. 데이터 시각화 및 전처리 개요

제 02 단원 02.matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습

• 01. matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습

제 03 단원 03.matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화

• 01. matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화

제 04 단원 04.seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습

• 01. seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습

제 05 단원 05.seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습

• 01. seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습

제 06 단원 06.plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)

• 01. plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)

제 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

제 08 단원 08.folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습

• 01. folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습

제 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)

제 10 단원 10.실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리

• 01. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리

제 11 단원 11.실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화

• 01. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화

제 12 단원 12.데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리

• 01. 데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리

제 13 단원 13.데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)

• 01. 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)

제 14 단원 14.실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리

• 01. 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리

제 15 단원 15.이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)

• 01. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)

제 16 단원 16.고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)

• 01. 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)

제 17 단원 17.특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습

• 01. 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습

제 18 단원 18.특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습

• 01. 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습

제 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)

제 20 단원 20.실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석

• 01. 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석