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파이썬 데이터 분석 머신러닝_파이썬 복습과 머신러닝 맛보기
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과정정보
커리큘럼
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과정소개
머신러닝이 어렵고 복잡할 거란 편견은 그만! 이론부터 실전 프로젝트까지 단계별로 머신러닝 핵심을 깨우쳐가는 과정.
학습대상
데이터를 기반으로 다양하게 분석하고 이를 기반으로 미래를 예측하고 싶은 학습자
빠르고 정확하게 분석된 예측과 결과로 의사결정을 효율적으로 하고 싶은 학습자
학습목표
파이썬의 주요 데이터 분석 패키지인 Numpy와 Pandas를 복습하여 복잡한 데이터 분석을 진행할 수 있다.
Matplotlib와 Seaborn을 활용하여 데이터 특성과 분석 목표에 따라 데이터를 시각화할 수 있다.
머신러닝을 이해하기 위해 지도학습과 비지도학습, 강화학습의 개념과 차이를 이해할 수 있다.
교수소개
학습내용
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 1차시 | 1. 파이썬 개발환경 및 과정소개 |
| 2차시 | 2. 파이썬 복습하기 |
| 3차시 | 3. 파이썬 자료구조 핵심정리 |
| 4차시 | 4. 파이썬 핵심 패키지 - Numpy |
| 5차시 | 5. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas(1) |
| 6차시 | 6. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas(2) |
| 7차시 | 7. 파이썬 핵심 패키지 - Pandas(3) |
| 8차시 | 8. 파이썬 핵심 패키지 - Matplotlib, Seaborn |
| 9차시 | 9. 머신러닝 입문 - 지도학습, 비지도학습 (1) |
| 10차시 | 10. 머신러닝 입문 - 지도학습, 비지도학습 (2) |
수료기준
| 수료기준 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 총 진도율 | 중간평가 | 최종평가 | 과제 | |
| 80% 이상 | - | - | - | |
| 반영된 평가 합산 0점 이상 | ||||