데이터 사이언스 훈련소
120,000원
- 지원유형
- 일반과정
- 학습기간 수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
- 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
120,000원연관강의
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데이터 사이언스의 정의와 기초 통계 개념을 이해하고, 데이터 분석과 시각화, 웹크롤링 실습을 통해 실무 능력을 기를 수 있습니다.
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
) 학습시간 : 19시간 28차시
난이도 : 입문
강의목표
- 데이터 사이언스의 정의 및 중요성을 알 수 있다.- 확률, 베이즈 정리 등 데이터 분석을 위한 기초 통계 개념을 이해할 수 있다.- 데이터 프레임을 다룰 수 있다.- 비교와 비율, 동향 및 패턴분석, 시각화 실습을 진행한다.- 좋은 데이터의 특징은 무엇인지 알 수 있다.- 웹크롤링 및 데이터 가공 실습을 진행한다.
강의소개
데이터 사이언스에 대한 전반적인 내용에 대해 학습합니다.
학습대상
1. DT 핵심인재2. 데이터 유관 부서 구성원
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습목차
- 데이터 사이언스 훈련소
- 1. 데이터 분석의 중요성과 사례36 분
- 2. 데이터 분석에 활용되는 통계 주요 용어41 분
- 3. 통계 기법 유형50 분
- 4. 파이썬 패키지 소개 (1)27 분
- 5. 파이썬 패키지 소개 (2)25 분
- 6. 데이터 프레임 다루기47 분
- 7. Pandas, Numpy 패키지54 분
- 8. 데이터 시각화60 분
- 9. 데이터 시각화 패키지 소개 (1)32 분
- 10. 데이터 시각화 패키지 소개 (2)36 분
- 11. 데이터 시각화 패키지 소개 (3)45 분
- 12. 데이터 분석 프로세스, 환경 셋팅32 분
- 13. 실습 데이터(에어비엔비) 살펴보기38 분
- 14. 학습 데이터 셋팅하기53 분
- 15. 변수들간 상관관계 분석49 분
- 16. 매출예측 모델 학습_선형회귀와 의사결정나무33 분
- 17. 매출예측 모델 학습_앙상블 모델, 검증하기42 분
- 18. 데이터 크롤링 수집 방법34 분
- 19. 데이터 종류별 연동 방법57 분
- 20. 데이터 크롤링 실습38 분
- 21. Selenium 실습54 분
- 22. 데이터 퀄리티 기준과 데이터 분석의 절차30 분
- 23. 데이터 품질 진단32 분
- 24. 데이터 전처리란29 분
- 25. 데이터 전처리 방법43 분
- 26. 데이터 전처리 실습 138 분
- 27. 데이터 전처리 실습 229 분
- 28. 데이터 전처리 실습 3, 454 분