* 데이터 전처리에서 모델링까지, 가장 기출스럽게 개발된 문항을 통해 주어진 데이터를 바탕으로 필요한 전처리와 feature engineering, 모델링(앙상블 기법 사용), 하이퍼 파라미터 최적화, 교차검증 등을 수행할 수 있도록 알려준다. 제1유형, 제2유형의 내용을 모두 강의한 과정이다.
▶학습대상
1. 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
2. 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자
▶교육내용
1. 파이썬 기본 실습(1/2)
2. 파이썬 기본 실습(2/2)
3. 파이썬 분석 패키지(1/3)
4. 파이썬 분석 패키지(2/3)
5. 파이썬 분석 패키지(3/3)
6. 챕터 개요 및 데이터 수집
7. 데이터 전처리
8. 회귀 모델링(1/2)
9. 회귀 모델링(2/2)
10. 분류 모델링(1/2)
11. 분류 모델링(2/2)
12. 과제 실습1 (1/2)
13. 과제 실습1 (2/2)
14. 과제 실습2 (1/2)
15. 과제 실습2 (2/2)
16. 과제 실습3 (1/2)
17. 과제 실습3 (2/2)
18. 제 3회 기출복원문제 풀이
▶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.
1. 1. 파이썬 기본 실습(2_1) 54분
2. 2. 파이썬 기본 실습(2_2) 39분
3. 3. 파이썬 분석 패키지(3_1) 38분
4. 4. 파이썬 분석 패키지(3_2) 44분
5. 5. 파이썬 분석 패키지(3_3) 50분
6. 6. 챕터 개요 및 데이터 수집 29분
7. 7. 데이터 전처리 39분
8. 8. 회귀 모델링(2_1) 27분
9. 9. 회귀 모델링(2_2) 18분
10. 10. 분류 모델링(2_1) 22분
11. 11. 분류 모델링(2_2) 22분
12. 12. 과제 실습1 (2_1) 23분
13. 13. 과제 실습1 (2_2) 28분
14. 14. 과제 실습2 (2_1) 27분
15. 15. 과제 실습2 (2_2) 23분
16. 16. 과제 실습3 (2_1) 27분
17. 17. 과제 실습3 (2_2) 36분
18. 18. 제 3회 기출복원문제 풀이 45분