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[DS 뭐하니?] 데이터 분석

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학습기간

4주(384000시간)
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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%	-	-	-	-	-
수료기준	-	-	-	-	-	80점이상

· 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

01. 데이터 분석을 위한 환경설정

02. 데이터 분석을 위한 library 1

03. 데이터 분석을 위한 library 2

04. 데이터 분석을 위한 library 3

05. 데이터 분석을 위한 library 4

06. pandas 자료구조 1

07. pandas 자료구조 2

08. pandas 자료구조 3

09. pandas 자료구조 4

10. pandas 자료구조 5

11. 산술연산

12. 데이터 입출력

13. 데이터 살펴보기

14. Visualization 1

15. Visualization 2

16. Visualization 3

17. 데이터 분석 절차, 단계, 방법론 1

18. 데이터 분석 절차, 단계, 방법론 2

19. CRISP-DM 기반의 데이터 분석 1

20. CRISP-DM 기반의 데이터 분석 2

21. CRISP-DM 기반의 데이터 분석 3

22. R-Squared

23. Over/Under fitting

24. 다양한 회귀문제 평가지표들

25. Feature Selection 1

26. Feature Selection 2

27. Feature Selection 3

28. Data Handling

29. Funtion mapping

30. 그룹 연산

수강후기

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