New AICE Associate 필수 패키지

과정 소개

파이썬을 활용해 데이터 분석부터 AI 모델 학습 및 평가까지 전 과정을 수행하며,

데이터에 기반한 분석과 기획을 주도적으로 할 수 있도록 지원

강의 대상

데이터 분석부터 AI 모델 설계까지, 실무 중심의 문제 해결력과 분석 역량을 함께 키우고 싶은 분

강의 목표

AI 학습 프로세스를 이해하고, 노코딩 환경에서 비즈니스 데이터를 분석하고 AI 모델을 만들어서 문제를 해결하는 역량을 검정

학습 내용

1. 섹션1_[New Associate] AI의 이해
   1. AI 이해
2. 섹션2_[New Associate] 1.Python Basic
   1. Python 기초
   2. Python 기초 (실습)
   3. Python 자료형 및 활용
   4. Python 자료형 및 활용 (실습)
3. 섹션3_[New Associate] 2.Pandas 이해 및 활용
   1. Pandas 이해 및 활용 - DataFrame 살펴보기
   2. Pandas 이해 및 활용 - DataFrame 변형하기 (이론 + 실습)
   3. Pandas 이해 및 활용 - DataFrame 병합하기 (이론 + 실습)
4. 섹션4_[New Associate] 3.데이터 전처리
   1. 데이터전처리 - 데이터 탐색, 결측치 처리
   2. 데이터전처리 - 데이터 탐색, 결측치 처리 (실습)
   3. 데이터전처리 - 이상치 처리, Feature Engineering
   4. 데이터전처리 - 이상치 처리, Feature Engineering (실습)
5. 섹션5_[New Associate] 4.데이터 시각화
   1. 데이터시각화 - matplotlib 활용 (이론+실습)
   2. 데이터시각화 - seaborn 활용 (이론+실습)
6. 섹션6_[New Associate] 5.머신러닝
   1. 머신러닝 개념과 기술원리
   2. 머신러닝 주요 알고리즘
   3. 머신러닝 모델 템플릿 (실습)
   4. 머신러닝 모델링(실습)
7. 섹션7_[New Associate] 6.딥러닝
   1. 딥러닝 개념, 기술원리 및 주요 알고리즘
   2. 딥러닝 모델 템플릿 (실습)
   3. 딥러닝 모델링 (실습)
8. 섹션8_[New Associate] 7.사례실습_통신사이탈여부
   1. 사례실습 통신사 이탈 여부 예측(1)(실습)
   2. 사례실습 통신사 이탈 여부 예측(2)(실습)
   3. 사례실습 통신사 이탈 여부 예측(3)(실습)
   4. 사례실습 통신사 이탈 여부 예측(4)(실습)

교강사

훈련 비용

과정 후기