과정소개
[과정소개]
본 과정은 데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여, 원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
본 과정을 통해 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환, 차원 축소, 특성 선택, 텍스트 데이터 전처리 등의 전처리 기법과 matplotlib, seaborn, folium 등을 활용한 데이터 시각화를 실습하며, 데이터를 단순한 숫자가 아닌 의미 있는 인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 기를 수 있습니다.
또한, 실제 업무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행할 수 있으며, 시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.
[교육목표]
필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
또한 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
[교육대상]
대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자 대상
본 과정은 데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여, 원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
본 과정을 통해 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환, 차원 축소, 특성 선택, 텍스트 데이터 전처리 등의 전처리 기법과 matplotlib, seaborn, folium 등을 활용한 데이터 시각화를 실습하며, 데이터를 단순한 숫자가 아닌 의미 있는 인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 기를 수 있습니다.
또한, 실제 업무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행할 수 있으며, 시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.
[교육목표]
필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
또한 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
[교육대상]
대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자 대상