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