lnb영역
OA
고객센터
02-6959-5779
ribbon@kitanet.or.kr상담가능시간 : 평일 09:00~18:00
토/일요일 및 공휴일 휴무
컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
[DS Class] 파이썬 데이터 분석 머신러닝, 파이썬 복습과 머신러닝 맛보기
과정소개
▪ 머신러닝이 어렵고 복잡할 거란 편견은 그만! 이론부터 실전 프로젝트까지 단계별로 머신러닝 핵심을 깨우쳐가는 과정!
▶교육대상
- 데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 미래를 예측하고 싶은 직장인
- 빠르고 정확하게 분석된 예측과 결과로 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 직장인
▶교육내용
1. 파이썬 개발환경 및 과정소개
2. 파이썬 복습하기
3. 파이썬 자료구조 핵심정리
4. 파이썬 핵심 패키지 - Numpy
5. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas (1)
6. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas (2)
7. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas (3)
8. 파이썬 핵심 패키지 - Matplotlib, Seaborn
9. 머신러닝 입문 - 지도학습, 비지도학습 (1)
10. 머신러닝 입문 - 지도학습, 비지도학습 (2)
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 파이썬의 주요 데이터 분석 패키지인 Numpy와 Pandas를 복습하여 복잡한 데이터 분석을 진행할 수 있다.
2. Matplotlib와 Seaborn을 활용하여 데이터 특성과 분석 목표에 따라 데이터를 시각화할 수 있다.
3. 머신러닝을 이해하기 위해 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 개념과 차이를 이해할 수 있다.
2. Matplotlib와 Seaborn을 활용하여 데이터 특성과 분석 목표에 따라 데이터를 시각화할 수 있다.
3. 머신러닝을 이해하기 위해 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 개념과 차이를 이해할 수 있다.