교재소개
본 과정은 별도 교재 없이 학습하실 수 있습니다.
학습개요
AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인 자격으로 신규공인 되었습니다.
본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.
본 과정은 데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여, 원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
본 과정을 통해 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환, 차원 축소, 특성 선택, 텍스트 데이터 전처리 등의 전처리 기법과 matplotlib, seaborn, folium 등을 활용한 데이터 시각화를 실습하며, 데이터를 단순한 숫자가 아닌 의미 있는 인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 기를 수 있습니다.
또한, 실제 업무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행할 수 있으며, 시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.
학습목표
1. 필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
2. 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
3. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.
학습대상
1. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자
학습내용
1. 데이터 시각화 및 전처리 개요
2. matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
3. matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
4. seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
5. seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
6. plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
7. plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
8. folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
9. folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
10. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
11. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
12. 데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리
13. 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
14. 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
15. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
16. 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)
17. 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
18. 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
19. 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
20. 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
