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커리어 치트키 : 프로젝트로 배우는 데이터 분석

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학습기간

8주(48시간)
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과정소개
평가항목
학습내용
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강사정보

학습개요

시장을 개척하고 조직의 문제점을 모색하는 등 빅데이터가 새로운 기회를 제공하면서 데이터 활용에 대한 니즈도 증가하고 있습니다. 그러나 대부분의 조직은 아직은 빅 데이터를 분석하여 활용할 수 있는 통찰력이 부족합니다. 데이터 전문가가 아니라도 쉽게 이해하고 간단히 활용할 수 있는 데이터 사이언스. 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아낼수 있다면 데이터는 조직에 경쟁 우위를 제공할 것입니다.

학습목표

1. 다양한 데이터의 형태를 이해하고, 분석을 위해 처리할 수 있으며 목적에 맞게 분석을 수행하는 방법을 학습한다.

2. 분야별 도메인의 특성을 이해하고, 분석 방향성에 맞는 문제를 도출해낼 수 있으며 목적 달성을 위한 토론 능력과 의사소통 능력을 기를 수 있다.

학습대상

1. 데이터 사이언스에 대해 알고 싶은 직장인 2. 빅데이터를 활용해 비즈니스에 투입하고 싶은 데이터 비전공자

평가기준

평가기준
	진도	진행단계평가	최종평가	과제	토론	총점
배점	100%	-	-	100%	-	-
수료기준	80%이상 필수	-	-	필수	-	50점이상

· 진행단계평가(10%)+최종평가(90%) 합산점수 60점 이상 시 수료 / 진도율 80% 이상 수료
* 수료기준 2가지 모두 완료되어야 수료 가능합니다.
· 유의사항 : 진행단계평가를 반드시 응시해야 다음 차시 수강이 가능합니다.

학습내용

1.데이터 분석을 위한 환경설정

2.데이터 분석을 위한 library 1

3.데이터 분석을 위한 library 2

4.데이터 분석을 위한 library 3

5.데이터 분석을 위한 library 4

6.pandas 자료구조 1

7.pandas 자료구조 2

8.pandas 자료구조 3

9.pandas 자료구조 4

10.산술연산

11.데이터 입출력

12.데이터 살펴보기

13.Visualization 1

14.Visualization 2

15.Visualization 3

16.데이터 분석 절차, 단계, 방법론 1

17.데이터 분석 절차, 단계, 방법론 2

18.CRISP-DM 기반의 데이터 분석 1

19.CRISP-DM 기반의 데이터 분석 2

20.R-Squared, Over/Under fitting

21.다양한 회귀문제 평가지표들

22.Feature Selection

23.Data Handling

24.Funtion mapping

25.그룹 연산

26.Classification 모델 분석

27.경우의 수 column 처리 1

28.경우의 수 column 처리 2

29.경우의 수 column 처리 3

30.경우의 수 column 처리 4

31.Exploratory Data Analysis

32.graphviz

33.gini 계수

34.알고리즘 구분용 용어

35.분류 문제의 평가지표

36.precision과 recall의 차이점

37.ROC Curve

38.Hyperparameter Tuning

39.새로운 데이터 셋 소개

40.NULL 처리

41.방향성과 맞는 그래프 그리기

42.Outlier 판별과 처리

43.Scaling

44.경우의 수 column 변환 과정

45.Cross Validation

46.Clustering Algorithm 1

47.Clustering Algorithm 2

48.Dimensionality Reduction

수강후기

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