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![[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 패키지 교육 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
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수강신청“
국가공인 AICE Associate,
이 패키지 하나로 자격증 취득부터 실무 적용까지 함께 준비하세요.
━
인공지능 시대의 필수 스펙으로 자리 잡은 AICE.
파편화된 강의를 여러 개 들을 필요 없이,
데이터 분석, 데이터 처리, 데이터 모델링 세 가지 핵심 영역을 하나로 통합했습니다.
본 패키지 과정은 파이썬 기초 환경 세팅부터 Pandas 데이터 조작,
시각화와 고급 전처리, 머신러닝·딥러닝 모델 구축까지
총 60차시에 걸쳐 체계적으로 학습합니다.
영화 평점 분석, 타이타닉 생존자 예측, 은행 고객 거래 예측,
비트코인 가격 예측 등 실전 프로젝트를 통해
자격 취득 이후 현업에서도 활용 가능한 AI 실무 역량을 완성합니다.
”
강의목차(총 60강)
-
1. 01강 빅데이터를 위한 파이썬 소개 26분
2. 02강 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습 28분
3. 03강 Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습 28분
4. 04강 Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수) 28분
5. 05강 DataFrame #1. 개념 및 생성 실습 30분
6. 06강 DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수) 26분
7. 07강 DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기 28분
8. 08강 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기 26분
9. 09강 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산) 30분
10. 10강 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인) 28분
11. 11강 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기) 30분
12. 12강 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계 30분
13. 13강 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1) 30분
14. 14강 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2) 33분
15. 15강 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime) 26분
16. 16강 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수 29분
17. 17강 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석 26분
18. 18강 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석 31분
19. 19강 외부 데이터 활용 #1. API 활용 26분
20. 20강 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium) 30분
21. 21강 데이터 시각화 및 전처리 개요 26분
22. 22강 matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습 26분
23. 23강 matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화 26분
24. 24강 seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습 27분
25. 25강 seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습 29분
26. 26강 plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프) 28분
27. 27강 plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교 26분
28. 28강 folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습 29분
29. 29강 folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화) 30분
30. 30강 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리 28분
31. 31강 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화 31분
32. 32강 데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리 30분
33. 33강 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩) 33분
34. 34강 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리 43분
35. 35강 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score) 33분
36. 36강 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE) 32분
37. 37강 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습 29분
38. 38강 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습 35분
39. 39강 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF) 26분
40. 40강 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석 32분
41. 41강 인공지능과 머신러닝 개요 26분
42. 42강 scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개 32분
43. 43강 scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화) 35분
44. 44강 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초 29분
45. 45강 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해 33분
46. 46강 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해 33분
47. 47강 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측 32분
48. 48강 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해 31분
49. 49강 앙상블 #2. 부스팅 앙상블 41분
50. 50강 앙상블 #3. XGBoost 40분
51. 51강 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측) 38분
52. 52강 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석) 32분
53. 53강 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링) 25분
54. 54강 비지도학습 #3. 협업 필터링 33분
55. 55강 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개 27분
56. 56강 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망) 31분
57. 57강 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN) 33분
58. 58강 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN) 35분
59. 59강 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측 34분
60. 60강 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측 37분
