[과정소개]
본 과정은,
1. 영화 평점 및 COVID-19 데이터 분석 실습을 통해 데이터 탐색과 인사이트 도출을 경험하며, 궁극적으로 데이터 기반 의사결정 능력과 실무 활용 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다.

2. 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.

3. 데이터 모델링의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 학습하여, 데이터 분석 및 인공지능 모델링의 성과를 극대화하는 것을 목표로 합니다.

본 과정을 통해 학습자는
1. 데이터 구조와 조작, 파일 입출력, API 및 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집, 그룹 집계, 시계열 분석 등의 핵심 기술을 익힐 수 있습니다.
2. 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.
3. 데이터의 구조를 이해하고, 적절한 모델을 선택하여 데이터를 효과적으로 분석하는 방법을 배우며, 회귀 분석, 분류 모델, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 모델을 구축하는 실습을 진행합니다. 또한, 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 배우며, 데이터 모델링의 전반적인 프로세스를 경험할 수 있습니다.

실제 사례를 기반으로 한 프로젝트를 통해 학습자는 데이터 모델링의 실무적 적용 능력을 기르고, 결과를 시각적으로 표현하여 이해관계자에게 효과적으로 전달하는 방법을 익힐 수 있습니다.

[교육목표]
1. 판다스와 같은 데이터 분석을 위한 라이브러리에 대해 학습하고 적합한 환경을 세팅할 수 있다.
2. 기본적인 데이터 구성을 파악하고 직접 기초 데이터를 다루는 방법을 알 수 있다.
3. 필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
4. 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
5. 데이터 모델링의 기본 개념과 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 활용할 수 있다.
6. 실제 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 모델의 성능을 평가 및 최적화할 수 있다.
7. 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 인사이트를 도출하고, 이를 효과적으로 전달하는 능력을 기를 수 있다.

[교육대상]
대학생, 직장인 등 인공지능 및 데이터 분석에 관심이 있는 준전공자 대상