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K-디지털 기초역량 국비지원 온라인 훈련은 www.e-itwill.com에서 확인하세요
[전체 커리큘럼]
본 클래스는 (필기 기준) 60차시, 9시간 30분 (실기 기준) 34차시 16시간 분량으로 구성되어 있으며,
https://easyupclass.e-itwill.com/course/course_view.jsp?id=73&rtype=0&ch=course
[필기]
1-01 학습포인트 – 1분
1-02 빅데이터 개요 – 8분
1-03 빅데이터 조직 및 인력 – 4분
1-04 빅데이터 플랫폼 – 6분
1-05 빅데이터와 인공지능 – 2분
1-06 개인정보보호법 및 개인정보 활용 – 9분
1-07 분석 방안 수립 – 12분
1-08 분석 작업 계획 – 3분
1-09 데이터 수집 – 5분
1-10 데이터 유형 및 속성 – 7분
1-11 데이터 변환 – 4분
1-12 데이터 비식별화 – 5분
1-13 데이터 품질 검증 – 4분
1-14 데이터 적재 및 저장 – 8분
2-01 학습 포인트 – 1분
2-02 데이터 정제 – 5분
2-03 결측치 처리 – 6분
2-04 이상치 처리 – 16분
2-05 변수 선택 – 21분
2-06 차원 축소 – 11분
2-07 변수 변환과 파생변수 생성 – 8분
2-08 불균형 데이터 처리 – 6분
2-09 데이터 탐색과 상관관계 분석 – 11분
2-10 기초통계량 추출 및 이해 – 9분
2-11 데이터 탐색 – 10분
2-12 데이터 요약 및 표본 추출 – 3분
2-13 확률분포 – 14분
2-14 표본분포 – 5분
2-15 점추정 – 7분
2-16 구간추정 – 10분
2-17 가설검정 – 14분
3-01 학습포인트 – 1분
3-02 분석 절차 수립 – 18분
3-03 분석 환경 구축 – 5분
3-04 회귀분석 – 28분
3-05 로지스틱 회귀분석 – 7분
3-06 의사결정나무 – 18분
3-07 인공신경망 – 13분
3-08 서포트 벡터 머신(SVM) – 6분
3-09 연관성 분석 – 7분
3-10 군집분석 – 28분
3-11 범주형 자료 분석 – 12분
3-12 다변량 분석 – 7분
3-13 시계열 분석 – 8분
3-14 베이지안 기법 – 8분
3-15 딥러닝 분석 – 7분
3-16 비정형 데이터 분석 – 9분
3-17 앙상블 분석 – 15분
3-18 비모수 통계 – 11분
4-01 학습포인트 – 1분
4-02 평가지표 – 14분
4-03 분석 모형 진단 – 10분
4-04 교차 검증 – 7분
4-05 모수 유의성 검정 – 12분
4-06 적합도 검정 – 14분
4-07 과대 적합 방지와 매개변수 최적화 – 15분
4-08 분석 모형 융합과 최종 모형 선정 – 6분
4-09 분석 결과 해석 – 4분
4-10 분석 결과 시각화 – 8분
4-11 분석 결과 활용 – 9분
[실기]
01 Python 분석환경구축 – 6분
02 Python 변수와 리스트 – 33분
03 Python 문자열 처리 – 31분
04 Python 조건문과 반복문 – 35분
05 Python 사용자 정의 함수와 map 함수 – 23분
06 Python Numpy – 52분
07 Python Pandas – Series와 DataFrame – 29분
08 Python Pandas – 문자열 메서드 – 33분
09 Python Pandas – 산술연산 메서드 – 10분
10 Python Pandas – map, apply, applymap – 23분
11 Python Pandas – replace 메서드(치환,삭제) – 22분
12 Python Pandas – 정렬 – 11분
13 Python Pandas – groupby – 20분
14 Python Pandas – merge(데이터 합치기) – 19분
15 Python Pandas – drop, shift, rename – 21분
16 Python Pandas – NA와 중복값 처리 – 25분
17 Python Pandas – stack, unstack, pivot_table – 19분
18 Python Pandas – 날짜표현 – 39분
19 Python Pandas – 시각화 – 42분
20 Python Pandas – 연습문제1 – 28분
21 Python Pandas – 연습문제2 – 25분
22 Python Pandas – 연습문제3 – 30분
23 전처리 – 결측치와 이상치 처리 – 19분
24 전처리 – 변수 스케일링 – 28분
25 전처리 – 차원 축소 – 36분
26 모델링 – 트리 계열 알고리즘 – 44분
27 모델링 – KNN 알고리즘 – 28분
28 모델링 – SVM(서포트벡터머신) – 21분
29 모델링 – Naive bayes – 15분
30 모델링 – 회귀분석(1) – 40분
31 모델링 – 회귀분석(2) – 33분
32 모델링 – 로지스틱 회귀 – 18분
33 모델링 – 딥러닝(ANN) – 46분
34 모델링 – Final Test – 25분