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이러닝 · 비전공자도 할 수 있는 빅데이터 분석 및 인공지능 예측

비전공자도 할 수 있는 빅데이터 분석 및 인공지능 예측

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비전공자도 할 수 있는 빅데이터 분석 및 인공지능 예측

한국폴리텍대학 분당융합기술교육원 AI금융소프트웨어과 

김규석 교수님 강의입니다.

강의목차
콘텐츠 강의명
1콘텐츠 1차시. 4차 산업혁명 시대의 이해
2콘텐츠 2차시. 빅데이터와 인공지능의 이해 및 사례
3콘텐츠 1차시. 엑셀로 하는 데이터 분석 1(기술통계)
4콘텐츠 2차시. 엑셀로 하는 데이터 분석 2(상관분석)
5콘텐츠 1차시. 엑셀로 하는 데이터 분석 3(회귀분석)
6콘텐츠 2차시. 엑셀 데이터의 시각화
7콘텐츠 1차시. 파이썬 기초 문법1(변수, 상수, 연산자)
8콘텐츠 2차시. 파이썬 기초 문법2(자료형)
9콘텐츠 1차시. 파이썬 기초 문법3(조건문과 반복문 1)
10콘텐츠 2차시. 파이썬 기초 문법4(조건문과 반복문 2)
11콘텐츠 1차시. 파이썬 기초 문법5(함수1)
12콘텐츠 2차시. 파이썬 기초 문법6(함수2)
13콘텐츠 1차시. 파이썬 데이터 시각화 1
14콘텐츠 2차시. 파이썬 데이터 시각화 2
15콘텐츠 1차시. 엑셀 및 파이썬 데이터 분석 및 시각화 정리 1
16콘텐츠 2차시. 엑셀 및 파이썬 데이터 분석 및 시각화 정리 2
17콘텐츠 1차시. 파이썬 넘파이 활용
18콘텐츠 2차시. 파이썬 판다스의 활용
19콘텐츠 1차시. 파이썬 데이터 입출력 1(csv)
20콘텐츠 2차시. 파이썬 데이터 입출력 2(xlsx)
21콘텐츠 1차시. 파이썬 상관분석(Pearson, Spearman, Kendall)
22콘텐츠 2차시. 파이썬 회귀분석(선형 회귀분석)
23콘텐츠 1차시. 파이썬 회귀분석(로지스틱 회귀분석)
24콘텐츠 2차시. 인공지능 분류 및 예측
25콘텐츠 1차시. 인공지능 분류(KNN, SVM)
26콘텐츠 2차시. 인공지능 예측(DNN)
27콘텐츠 1차시. 인공지능 시계열 예측(RNN)
28콘텐츠 2차시. 인공지능 시계열 예측(LSTM, GRU)
29콘텐츠 1차시. 최종 프로젝트1(인구 데이터 분석 및 예측)
30콘텐츠 2차시. 최종 프로젝트2 (출산율 데이터 분석 및 예측)