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[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 분석

  • 학습기간
    2026-11-04~2026-12-03  4주(20시간)
  • 수강신청기간
    2026-10-21~2026-11-03 오후 5:00:00
  • NCS코드
    20010701:인공지능플랫폼구축
  • 지원
    모바일
신청유형 ?
국민내일배움카드

국민내일배움카드를 이미 발급받으신 분들의 경우
해당 유형으로 신청하셔야 수강료의 일부 국비지원이 됩니다.

  • · 수료기준 : 진도율 80%, 평가 2회
  • · 교재/모바일강의/무료 복습기간 제공
일반

국민내일배움카드 유무와 관계없이 누구나 신청 가능합니다.

  • · 수료기준 : 별도 수료기준 없이 진행 가능
  • · 교재/모바일강의/무료 복습기간 제공
학습기간
지원유형

국민내일배움카드의 유무에 관계없이
누구나 신청 가능합니다.

  • 수료기준 : 별도 수료기준 없이 진행 가능
  • 교재/모바일강의/무료 복습기간 제공

국민내일배움카드(근로자)를 발급받으신 분들의 경우
해당과정으로 신청하셔야 수강료의 일부 국비지원이 됩니다.

  • 수료기준 : 진도율 80%, 평가 2회
  • 교재/모바일강의/무료 복습기간 제공

교재소개

본 과정은 별도 교재 없이 학습하실 수 있습니다.

강사정보

박홍규

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 과정을 통해 데이터 구조와 조작, 파일 입출력, API 및 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집, 그룹 집계, 시계열 분석 등의 핵심 기술을 익힐 수 있습니다.
또한, 영화 평점 및 COVID-19 데이터 분석 실습을 통해 데이터 탐색과 인사이트 도출을 경험하며, 궁극적으로 데이터 기반 의사결정 능력과 실무 활용 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다.

학습목표

1. 판다스와 같은 데이터 분석을 위한 라이브러리에 대해 학습하고 적합한 환경을 세팅할 수 있다.
2. 기본적인 데이터 구성을 파악하고 직접 기초 데이터를 다루는 방법을 알 수 있다.
3. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.

학습대상

1. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자

평가기준

평가기준
진도 진행단계평가 최종평가 과제 토론 총점
배점 - - 60% 40% - -
수료기준 80%이상 필수 - 필수 필수 - 60점이상
  • · 수료 기준: 진도율 80% 이상 충족 / 평가별 합산점수 총점 60점 이상
  • ※ 평가 항목이나 반영 비율은 과정마다 상이할 수 있으니 신청하신 과정의 ‘평가기준’을 꼭 확인해주세요!

학습내용

1. 빅데이터를 위한 파이썬 소개
2. 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습
3. Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습
4. Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)
5. DataFrame #1. 개념 및 생성 실습
6. DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)
7. DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기
8. 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기
9. 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)
10. 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)
11. 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)
12. 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계
13. 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)
14. 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)
15. 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)
16. 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수
17. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석
18. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석
19. 외부 데이터 활용 #1. API 활용
20. 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)

수강후기

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