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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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각 차시를 순서대로 학습하면 수료 기준을 충족할 수 있습니다. 		30차시
카테고리 정보통신 IT
교육방법 온라인
강사 김규석
수강인원 4명 수강 중
수강료 무료
강사 소개

김규석

1차시
01. 4차 산업혁명 시대의 이해
2차시
02. 빅데이터와 인공지능의 이해 및 사례
3차시
03. 엑셀을 활용한 기술통계 분석
4차시
04. 엑셀을 활용한 상관분석
5차시
05. 엑셀을 활용한 회귀분석
6차시
06. 엑셀 데이터 시각화
7차시
07. 파이썬 기초 문법: 변수·상수·연산자
8차시
08. 파이썬 기초 문법: 자료형
9차시
09. 파이썬 기초 문법: 조건문과 반복문
10차시
10. 파이썬 기초 문법: 조건문과 반복문
11차시
11. 파이썬 기초 문법: 함수
12차시
12. 파이썬 기초 문법: 함수
13차시
13. 파이썬 데이터 시각화 (1)
14차시
14. 파이썬 데이터 시각화 (2)
15차시
15. 엑셀과 파이썬의 데이터 분석 및 시각화 정리 (1)
16차시
16. 엑셀과 파이썬의 데이터 분석 및 시각화 정리 (2)
17차시
17. 파이썬 NumPy 활용
18차시
18. 파이썬 pandas 활용
19차시
19. 파이썬 CSV 데이터 입출력
20차시
20. 파이썬 XLSX 데이터 입출력
21차시
21. 파이썬 상관분석: Pearson·Spearman·Kendall
22차시
22. 파이썬 선형 회귀분석
23차시
23. 파이썬 로지스틱 회귀분석
24차시
24. 인공지능 분류 및 예측
25차시
25. KNN과 SVM을 활용한 인공지능 분류
26차시
26. DNN을 활용한 인공지능 예측
27차시
27. RNN을 활용한 인공지능 시계열 예측
28차시
28. LSTM과 GRU를 활용한 인공지능 시계열 예측
29차시
29. 서울시 인구 데이터 수집·분석·시각화
30차시
30. 출산율 데이터 분석 및 예측 프로젝트