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핵심개념부터 딥러닝까지! 한번에 끝내는 파이썬 입문 과정
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 22차시
- 교육시간
- 22시간
Python 입문 과정은 파이썬 전 과정을 가장 쉽고 빠르게 이해할 수 있습니다. 데이터 분석과 함께 적용을 위한 자료와 분석 간의 방법을 습득한 후, 딥러닝, 머신러닝을 통해 신뢰도분석과 요인분석, 상관관계와 회귀분석을 적용할 수 있습니다.
▶교육대상
1. Python을 배우고 싶지만 기초가 없어서 고민이신 학습자
2. Python을 이용하여 업무에 적용시키고자 하는 학습자
3. 기업/기관에서 데이터분석 업무를 준비해야 하는 학습자
▶학습내용
1. 데이터의 유형, 딱 세 가지만 알자!
2. 통계학과 빅데이터는 도대체 무슨 관계일까?
3. 분포의 어머니, 정규분포
4. 정규분포의 자식들, t/F/X2분포
5. 가설검정은 수학이 아니다!
6. 검정통계량, 구조의 진실
7. 상관과 회귀, 결국은 똑같은 형제
8. 회귀를 푸는 3가지방법
9. 머신러닝, Big Picture
10. 회귀문제해결을 위한 최고 알고리즘 5선
11. 분류문제해결을 위한 최고 알고리즘 5선
12. 앙상블로 예측력을 높이자!
13. 군집과 연관, 누가 더 쓸모 있나?
14. 추천, B2C 비즈니스의 핵심!
15. 딥러닝, Big Picture
16. 딥러닝 튜닝, 전혀 어렵지 않아요
17. CNN(1), 이미지 데이터는 다르다
18. CNN(2), 내 이미지/영상 정리하고 분석하기
19. RNN(1), 다들 주식으로 돈 벌고 싶죠?
20. RNN(2), 맥락과 순서가 있어야 말이 된다
21. 전이모델(1), 남의 모델 가져다 쓰기: 이미지편
22. 전이모델(2), 남의 모델 가져다 쓰기: 텍스트편
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. Python 설치, 데이터유형, 조건문과 반복문, Numpy함수, Pandas 전 과정을 수행할 수 있습니다.2. 데이터 유형과 처리 방법, 가설검정, 상관과 회귀를 수행할 수 있습니다.
3. 머신러닝 알고리즘과 함께 딥러닝을 통해 활용되는 CNN, RNN, 전이모델 등을 이해할 수 있습니다.
강의목차(총 22강)
-
1. 1. 데이터의 유형, 딱 세 가지만 알자! 38분
2. 2. 통계학과 빅데이터는 도대체 무슨 관계일까 41분
3. 3. 분포의 어머니, 정규분포 15분
4. 4. 정규분포의 자식들, tFX2분포 50분
5. 5. 가설검정은 수학이 아니다! 17분
6. 6. 검정통계량, 구조의 진실 23분
7. 7. 상관과 회귀, 결국은 똑같은 형제 32분
8. 8. 회귀를 푸는 3가지방법 29분
9. 9. 머신러닝, Big Picture 31분
10. 10. 회귀문제해결을 위한 최고 알고리즘 5선 46분
11. 11. 분류문제해결을 위한 최고 알고리즘 5선 44분
12. 12. 앙상블로 예측력을 높이자! 31분
13. 13. 군집과 연관, 누가 더 쓸모 있나 32분
14. 14. 추천, B2C 비즈니스의 핵심! 21분
15. 15. 딥러닝, Big Picture 33분
16. 16. 딥러닝 튜닝, 전혀 어렵지 않아요 44분
17. 17. CNN(1), 이미지 데이터는 다르다 17분
18. 18. CNN(2), 내 이미지영상 정리하고 분석하기 76분
19. 19. RNN(1), 다들 주식으로 돈 벌고 싶죠 72분
20. 20. RNN(2), 맥락과 순서가 있어야 말이 된다 39분
21. 21. 전이모델(1), 남의 모델 가져다 쓰기 이미지편 37분
22. 22. 전이모델(2), 남의 모델 가져다 쓰기 텍스트편 27분
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