데이터 사이언스 훈련소

직무분야 아님

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과정분류

NCS직무분류 : (20010107) 빅데이터기획강의더보기>

수료기준

진도80%이상, 시험1회

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내일배움카드(근로자): ※ 취성패, 고용위기지역, 근로장려금 등 포함

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※ 기업규모별 지원금 안내

중소기업: 원 / 중견기업: 원 / 대기업: 원

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강의목표

- 데이터의 중요성을 알며, 데이터 사이언스가 무엇인지 이해하여 데이터 분석에 필요한 기초 통계 지식을 알 수 있습니다.
- 데이터 프레임을 만들고, 시각화를 하기 위한 패키지를 알며, 목적(Datafrmae 및 시각화)에 맞는 패키지를 활용하여 직접 실습을 진행해볼 수 있습니다.
- 인터넷 사용중 필요한 데이터를 코딩을 통하여 빠르고 쉽게 수집할 수 있습니다.
- 예측 모델 개발을 위한 기본적인 프로세스를 익히고 다양한 머신러닝 기법 소개와 동시에 Sckit-learn 패키지를 활용한 실데이터 기반 매출 예측 모델을 제작할 수 있습니다.

강의내용

- 데이터 분석의 중요성과 사례에 대해 학습합니다.
- 데이터 분석에 활용되는 통계 주요 용어에 대해 학습합니다.
- 통계 기법 유형에 대해 학습합니다.

학습대상

- 과거 데이터를 활용하여 미래 데이터를 예측하고자 하는 자
- 대용량의 정보를 단번에 수집하고자 하는 자
- 예비 데이터 사이언티스트

추가정보

학습방법 : HTML5
학습정원 : 150명

근로자 직업능력개발훈련 수강포기 시 패널티

훈련수강 중 수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.

수강포기 횟수	1회	2회	3회 이상
지원한도액 차감	20만원	50만원	100만원

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

강사소개

강사명

노정인

약력

[학력]
- 중앙대학교 산업정보학과 학사

[경력]
- 렛유인에듀 대표강사 (분야 : 데이터 분석 및 인공지능)
- (주)노웨어소프트 개발연구소 연구소장
- (주)래식 개발팀 CTO전) 넷크루즈 인프라개발팀 차장 (차세대 AI로그 분석)전) 에프앤가이드 서비스개발팀 과장 (금융서비스 자동화(RPA))
- 녹원씨엔아이 국방사업부 대리 (인프라 서비스 자동화)