데이터사이언스입문
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- 김태희
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >소프트웨어공학
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- 강의학기
- 2021년 1학기
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- 조회수
- 5,967
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- 강의계획서
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요즘 데이터 분석을 넘어 데이터 과학을 활용하는 업무가 점차 늘어가고 앞으로 확대될 가능성이 높기 때문에 여러분이 졸업 후 어떤 직무를 담당하든지 반드시 필요로 하는 필수능력이다. 데이터분석가 혹은 데이터 과학자가 되는 것이 아니라 자신의 분야에서 업무의 효율성을 높이는데 필요한 능력을 배양할 수 있도록 데이터사이언스에 대해 배워보자
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데이터 과학의 기본
차시별 강의
| 1. | |
데이터 과학의 기본 | 데이터과학 개요를 통해 데이터분석 알아보기 |  |
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데이터 과학의 주변환경 | 데이터과학 개요를 통해 데이터분석 알아보기 | |
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데이터 과학 단계 | 데이터과학 개요를 통해 데이터분석 알아보기 | |
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| 2. | |
데이터 과학 단계2 | 데이터과학 개요를 통해 데이터분석 알아보기 | |
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비정형 데이터 마이닝 | 비정형데이터 (빅데이터)개념과종류 | |
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비정형 데이터 마이닝2 | 비정형데이터 (빅데이터)개념과종류 | |
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| 3. | |
파이썬 프로그래밍 | 파이썬프로그램문법 | |
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파이썬 프로그래밍2 | 파이썬프로그램문법 | |
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파이썬 프로그래밍3 | 파이썬프로그램문법 | |
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| 4. | |
파이썬 프로그래밍4 | 파이썬프로그램문법 | |
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데이터 분석 | 데이터분석 단계와 동작원리 | |
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데이터 분석2 | 데이터분석 단계와 동작원리 | |
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| 5. | |
데이터 분석 프로세스 | 데이터분석 단계와 동작원리 | |
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데이터 분석 관련 파이썬 | 데이터분석관련 파이썬프로그램 | |
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데이터 분석 관련 파이썬2 | 데이터분석관련 파이썬프로그램 | |
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| 6. | |
데이터 탐색(분석 전단계) | 데이터 시각화 | |
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데이터 탐색(시각화) | 데이터 시각화 | |
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데이터 시각화 | 데이터 시각화 | |
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| 7. | |
데이터 시각화2 | 데이터 시각화 | |
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데이터 전처리 | 데이터 전처리 | |
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머신러닝(Machine Learning) | 머신러닝 개념 | |
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| 8. | |
머신러닝2(Machine Learning) | 머신러닝 개념 | |
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머신러닝3(Machine Learning) | 머신러닝 알고리즘 | |
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머신러닝4(Machine Learning) | 머신러닝 알고리즘 | |
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| 9. | |
머신러닝5(Machine Learning) | 머신러닝 알고리즘 | |
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머신러닝6(Machine Learning) | 머신러닝 알고리즘 | |
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분류(Classification) | 분류개념과 알고리즘 | |
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| 10. | |
분류2(Classification) | 분류개념과 알고리즘 | |
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분류3(Classification) | 분류개념과 알고리즘 | |
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분류4(Classification) | 분류개념과 알고리즘 | |
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| 11. | |
클러스터링(Clustering 군집화) | 클러스터링개념과 알고리즘 | |
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선형회귀1 | 선형회귀개념 | |
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선형회귀2 | 선형회귀개념 | |
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| 12. | |
선형회귀3 | 선형회귀 알고리즘 | |
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선형회귀4 | 선형회귀 알고리즘 | |
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선형회귀5 | 선형회귀 알고리즘 | |
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| 13. | |
선형회귀6 | 선형회귀 알고리즘 | |
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데이터 인사이트 도출 | 데이터로부터 인사이트 추출 | |
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데이터 인사이트 도출2 | 데이터로부터 인사이트 추출 | |
연관 자료
