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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터과학
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- 강의학기
- 2021년 2학기
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- 조회수
- 3,954
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- 강의계획서
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데이터 분석을 위해 파이썬 프로그램을 사용할 것이며 빅데이터 분석은 공공데이터를 활용하여 분석 능력을 향상시키며 공공데이터를 기준으로 다양한 실습예제를 통해 활용 및 응용 능력을 키우기 위한 교과목이다.
차시별 강의
| 1. | ![]() |
컴퓨터 구조와 인공지능 | 1. PC(피씨)! Data 알아? 2. 변수와 인공지능 | ![]() |
| 2. | ![]() |
자료와 분석툴 | 1. 데이터 종류 2. 분석 개념과 툴 | ![]() |
| 3. | ![]() |
공공데이터와 분석환경 | 1. 공공데이터 살펴보기 2. 아나콘다 설치 | ![]() |
| 4. | ![]() |
분석환경 및 데이터파일 확인 | 1. 데이터 파일 확인 2. 아나콘다 툴 사용 | ![]() |
| 5. | ![]() |
파이썬 코드와 데이터 입출력 | 1. 서울 데이터 살펴보기 2. CSV 파일 읽기 3. CSV 파일 출력 | ![]() |
| 6. | ![]() |
데이터 출력과 결측데이터 처리 | 1. 헤더파일 처리 2. 데이터에 질문하기 3. 결측데이터 처리 | ![]() |
| 7. | ![]() |
단일표본 t검정(Python) | 1. T-검정 개요 2. 단일표본 t검정 | ![]() |
| 8. | ![]() |
독립표본 t검정(Python) | 1. 독립표본 t검정 2. Python 활용 | ![]() |
| 9. | ![]() |
대응표본 t검정(Python) | 1. 대응표본 t검정 2. Python 활용 | ![]() |
| 10. | ![]() |
일원배치분산분석 | 1. 분산분석의 개요 2. 일원배치 분산분석 | ![]() |
| 11. | ![]() |
이원배치분산분석 | 1. 이원배치 분산분석 2. Python 활용 | ![]() |
| 12. | ![]() |
워드클라우드(영어) | 1. 영문 텍스트 분석 | ![]() |
| 13. | ![]() |
워드클라아두(한글) | 1. 국문 텍스트 분석 | ![]() |
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