Home > A.I / Bigdata > 인공지능, 빅데이터 > 교육정보

인공지능, 빅데이터 교육정보

제목 이장래 강사의 파이썬을 활용한 데이터 분석 과정번호 WT-20050602
역량 A.I / Bigdata 구분 인공지능, 빅데이터 등급 중급
주/야 기간 일수 교육시간 환급여부 교육비 환급금액
우선대상(대기업)
신청
주간 12.21~12.24
(09:30~17:30)
5일 35시간 비환급 \ 1,200,000
불가
교육쿠폰 : 8일
\ 0
(\ 0)
신청하기
교육개요
※과정 개요※
Python 은 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중의 하나입니다.
배우기 쉬운 장점도 있지만 강력한 능력을 가진 다양한 라이브러리가 있는 것도 Python 이 선호되는 중요한 원인 중 하나입니다.
그 중에서도 Numpy, Pandas 는 데이터 처리를 위한 강력한 라이브러리이며, Matplotlib,Seaborn 은 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다.
본 과정은 이들 라이브러리를 사용해 다양한 데이터 처리와 분석, 그리고 데이터 시각화를 어떻게 하는지 체계적인 학습과 다양한 실습을 통해 배우는 과정입니다.

※학습 목표※
- Python 기본 문법을 정확히 이해하고 사용할 수 있습니다.
- Numpy 라이브러리를 사용해 배열을 처리할 수 있습니다.
- Pandas 라이브러리를 사용해 데이터를 불러와 탐색하고 처리할 수 있습니다.
- Matplotlib 라이브러리를 사용해 데이터를 시각화해 분석할 수 있습니다.
- Seaborn 라이브러리를 사용해 더욱 화려한 데이터 시각화를 할 수 있습니다.
교육대상
교육 소개 자료
커리큘럼
1일차 1 단계: Python 기본 정리
- Google Colaboratory 사용
- 파이썬 기본 문법 복습
- 문자열, 리스트, 튜플 자료형 복습
- 딕셔러니, 집합 자료형 복습
- Python 실습
2일차 2 단계: Numpy 라이브러리
- 배열 만들기
- 배열 인덱싱과 슬라이싱
- 배열 변환
- 배열 연산
- Shuffle, Sampling, Split
- Numpy 실습
3일차 3 단계: Pandas 라이브러리
- 시리즈 만들기
- 시리즈 정보 확인
- 시리즈 인덱싱과 슬라이싱
- 시리즈 연산
- 데이터프레임 만들기
- 인덱스 다루기
- 데이터프레임 변환
- 데이터프레임 정보 확인
- 데이터프레임 인덱싱과 슬라이싱
- 데이터프레임 변경
- 데이터프레임 집계
- 데이터프레임 Null 값 처리
- Pandas 실습
4일차 4 단계: Matplotlib 라이브러리
- Line Graph
- Bar Chart
- Scatter Plot
- Histogram
- Bok Plot
- Pie Chart
- Matplotlib 실습

5 단계: Seaborn 라이브러리
- Line Graph
- Bar Chart
- Scatter Plot
- Histogram
- Bok Plot
- Pie Chart
- Seaborn 실습
5일차 6 단계: 데이터 분석 프로세스
- 데이터분석 표준 프로세스 이해
- 다양한 데이터 탐색 방법
- 다양한 데이터 전 처리 방법

7 단계: 데이터 분석 실습
- 데이터 불러오기
- 데이터 탐색
- 데이터 전 처리
- 데이터 시각화

8 단계: 머신러닝 개념
- 머신러닝 이해하기
- 머신러닝 따라하기