프로그래밍 언어에 대한 기본적인 개념의 이해에서부터 CSS활용 방안까지 파이썬 기초 통계분석에 대한 전반적인 내용을 실습을 통해 알기 쉽게 살펴본다.
▶학습대상
1. 금융회사 여신심사, 리스크관리 관련 업무 담당자
2. 금융회사 데이터 분석관련 업무 담당자, 프로그래밍 개발 입문자
3. 금융회사 신입직원
▶교육내용
1. (1부)I. Python 기초 - 1. Python 소개 / 2. 개발환경 설정
2. 3. Python 자료형
3. 4. 조건문 / 5. 반복문
4. 6. 함수 / 7. 클래스 / 8. 모듈
5. II. Pandas/NumPy로 데이터 다루기 - 1. Pandas 소개 / 2. 유용한 Pandas 함수들(1)
6. 2. 유용한 Pandas 함수들(2) / 3. NumPy 소개 / 4. 유용한 NumPy 함수들
7. 5. 데이터 전처리 / III. Scikit-Learn 으로 모형만들기 - 1. ML 모형 개발 파이프라인 / 2. Scikit-Learn
8. (2부)1. 분석 데이터 준비
9. 2. 분석항목 이해 및 전처리(1)
10. 2. 분석항목 이해 및 전처리(2)
11. 3. 요건 정의 - 1) 신용평가 모형개발 기간구조
12. 2) 개발 검증 분리
13. 4. 단변량 분석(1)
14. 4. 단변량 분석(2)
15. 5. 모형적합/ 6. 평점표 생성
▶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.