과정소개
실제 실무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행하도록 유도합니다.
시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.
시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.
인공지능 활용능력 향상을 위한 데이터 처리
목차
- 01차시 : 데이터 시각화 및 전처리 개요
- 02차시 : matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
- 03차시 : matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
- 04차시 : seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
- 05차시 : seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
- 06차시 : plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
- 07차시 : plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
- 08차시 : folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
- 09차시 : folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
- 10차시 : 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
- 11차시 : 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
- 12차시 : 데이터 전처리 개요 및 수치형 데이터 전처리
- 13차시 : 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
- 14차시 : 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
- 15차시 : 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
- 16차시 : 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리(SMOTE)
- 17차시 : 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
- 18차시 : 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
- 19차시 : 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
- 20차시 : 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
수료기준
| 항목 | 반영 비율 | 과락기준 |
|---|---|---|
| 진도 | 0.0% | 100 |
| 중간평가 | 10.0% | - |
| 최종평가 | 50.0% | - |
| 과제 | 40.0% | - |
| 수료기준 |
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강사소개
박홍규
후기
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