AI 개발을 위한 데이터 분석 및 시각화
- 부산디지털대학교
- 전미영
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2021년 1학기
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- 조회수
- 33,567
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- 평점
- 5/5.0 (1)
- 강의계획서
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파이썬 프로그래밍을 활용하여 방대한 규모의 데이터를 효율적이고 빠르게 처리 및 분석하며, 데이터 사이언스에 필요한 프로그래밍, 문제해결, 데이터 공정 능력 제공을 목적으로 함
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오리엔테이션
차시별 강의
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오리엔테이션 |  |
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사전진단체크리스트 |  |
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| 1. | |
파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 파이썬 출력과 입력 그리고 변수, 연산자 | |
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파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 파이썬 출력과 입력 그리고 변수, 연산자 | |
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파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 파이썬 함수 불러오기, 반복과 선택, 리스트 | |
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파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 파이썬 함수 불러오기, 반복과 선택, 리스트 | |
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파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 데이터 분석 개발환경 구축하기 | |
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파이썬 언어와 개발환경 구축하기 | 데이터 분석 개발환경 구축하기 | |
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| 2. | |
데이터 분석 시작하기 | 데이터 분석 시작하기 | |
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데이터 분석 시작하기 | 데이터 분석 시작하기 | |
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데이터 분석 시작하기 | CSV란? | |
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데이터 분석 시작하기 | CSV란? | |
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데이터 분석 시작하기 | 기온 데이터 분석 실습 | |
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데이터 분석 시작하기 | 기온 데이터 분석 실습 | |
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| 3. | |
pandas 시작하기 | pandas 라이브러리 | |
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pandas 시작하기 | pandas 라이브러리 | |
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pandas 시작하기 | pandas 데이터 추출하기 실습 | |
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pandas 시작하기 | pandas 데이터 추출하기 실습 | |
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pandas 시작하기 | pandas 데이터 프레임 실습 | |
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pandas 시작하기 | pandas 데이터 프레임 실습 | |
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| 4. | |
pandas 라이브러리 | pandas 데이터프레임 함수 | |
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pandas 라이브러리 | pandas 데이터프레임 함수 | |
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pandas 라이브러리 | pandas 데이터프레임 함수 사용하기 | |
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pandas 라이브러리 | pandas 데이터프레임 함수 사용하기 | |
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pandas 라이브러리 | pandas로 인구 구조 분석하기 | |
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pandas 라이브러리 | pandas로 인구 구조 분석하기 | |
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| 5. | |
데이터 시각화 기초 | matplotlib 라이브러리 | |
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데이터 시각화 기초 | matplotlib 라이브러리 | |
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데이터 시각화 기초 | 기본 그래프 그리기 | |
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데이터 시각화 기초 | 기본 그래프 그리기 | |
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데이터 시각화 기초 | 기온 변화를 그래프로 그리기 | |
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데이터 시각화 기초 | 기온 변화를 그래프로 그리기 | |
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| 6. | |
기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 히스토그램 | |
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기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 히스토그램 | |
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기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기 | |
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기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기 | |
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기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 인구 공공데이터 | |
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기온 데이터를 다양하게 시각화하기 | 인구 공공데이터 | |
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| 7. | |
인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | 막대그래프 그리기 | |
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인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | 막대그래프 그리기 | |
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인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | 막대그래프 그리기 실습 | |
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인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | 막대그래프 그리기 실습 | |
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인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | matplotlib 라이브러리의 다양한 그래프 | |
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인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기 | matplotlib 라이브러리의 다양한 그래프 | |
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| 8. | |
중간평가 | 1~4주 학습정리 | |
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중간평가 | 5~7주 학습정리 | |
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중간평가 | 직무능력 점검하기 | |
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사전진단체크리스트 | |
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| 9. | |
숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy 라이브러리 시작하기 | |
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숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy 라이브러리 시작하기 | |
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숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy 라이브러리 함수 | |
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숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy 라이브러리 함수 | |
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숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy array 생성하기 | |
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숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리 | numpy array 생성하기 | |
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| 10. | |
numpy 다양한 함수 | numpy ndarray 다차원 배열 객체 | |
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numpy 다양한 함수 | numpy ndarray 다차원 배열 객체 | |
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numpy 다양한 함수 | numpy ndarray 다차원 배열 객체 생성하기 | |
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numpy 다양한 함수 | numpy ndarray 다차원 배열 객체 생성하기 | |
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numpy 다양한 함수 | 유니버설 함수(universal function) | |
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numpy 다양한 함수 | 유니버설 함수(universal function) | |
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| 11. | |
데이터에서 인사이트 발견하기 | 탐색적 데이터 분석의 과정 | |
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데이터에서 인사이트 발견하기 | 탐색적 데이터 분석의 과정 | |
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데이터에서 인사이트 발견하기 | 인사이트의 발견: 탐색과 시각화하기 | |
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데이터에서 인사이트 발견하기 | 인사이트의 발견: 탐색과 시각화하기 | |
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데이터에서 인사이트 발견하기 | 데이터 전처리 함수 사용하기 | |
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데이터에서 인사이트 발견하기 | 데이터 전처리 함수 사용하기 | |
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| 12. | |
국가별 음주 데이터 분석하기 | 데이터의 탐색과 시각화 | |
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국가별 음주 데이터 분석하기 | 데이터의 탐색과 시각화 | |
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국가별 음주 데이터 분석하기 | 데이터의 탐색과 시각화 실습 | |
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국가별 음주 데이터 분석하기 | 데이터의 탐색과 시각화 실습 | |
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국가별 음주 데이터 분석하기 | 스무고개로 개념적 탐색 분석하기 | |
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국가별 음주 데이터 분석하기 | 스무고개로 개념적 탐색 분석하기 | |
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| 13. | |
텍스트 마이닝(Text Mining) | 웹 크롤링으로 기초 데이터 수집하기 | |
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텍스트 마이닝(Text Mining) | 웹 크롤링으로 기초 데이터 수집하기 | |
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텍스트 마이닝(Text Mining) | 웹 크롤링 라이브러리 | |
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텍스트 마이닝(Text Mining) | 웹 크롤링 라이브러리 | |
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텍스트 마이닝(Text Mining) | 키워드 정보 추출과 시각화 | |
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텍스트 마이닝(Text Mining) | 키워드 정보 추출과 시각화 | |
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| 14. | |
미래를 예측하는 데이터 분석 | 예측 분석 | |
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미래를 예측하는 데이터 분석 | 예측 분석 | |
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미래를 예측하는 데이터 분석 | 프로야구 연봉 데이터 예측하기 | |
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미래를 예측하는 데이터 분석 | 프로야구 연봉 데이터 예측하기 | |
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미래를 예측하는 데이터 분석 | 예측 모델 평가하기 | |
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미래를 예측하는 데이터 분석 | 예측 모델 평가하기 | |
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| 15. | |
기말평가 | 9~11주 학습정리 | |
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기말평가 | 12~14주 학습정리 | |
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기말평가 | 직무능력 점검하기 | |
연관 자료
