인공지능기초프로그래밍
- 목원대학교
- 구진희
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2024년 1학기
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- 조회수
- 1,598
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- 강의계획서
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강좌 설명
- 수강안내 및 수강신청
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데이터분석환경
차시별 강의
| 1. | |
데이터분석환경 | 데이터 분석 환경 개요 - R설치 및 RStudio 개발환경 - 파이썬 개발 환경 구축 - Anaconda 네비케이터 활용 |  |
| 2. | |
R을이용한기초통계분석(1) | 데이터 요약 - 중심위치 척도와 산포도 - 시각화를 통한 데이터 관찰하기 | |
| 3. | |
R을이용한기초통계분석(2) | 표준정규분포 - 중심극한정리 - 가설검정과 p-value - t-검정 | |
| 4. | |
데이터시각화(1) | 기본 그래픽 함수(low-level graph) 실습 - plot에 사용되는 함수들 - pie(), barplot(), hist(), boxplot() 함수 등 | |
| 5. | |
데이터시각화(2) | ggplot2 패키지 - geom() 함수, 심미성 매핑 - ggplot2 패키지를 활용한 데이터 시각화 | |
| 6. | |
데이터분석모델(1) | 모델링과 예측 - 머신러닝 분류 (지도학습과 비지도학습) - 모델링을 통한 예측이란 - 데이터 과학 세계의모델링과 예측 | |
| 7. | |
데이터분석모델(2) | 회귀 분석-정수기 회사 AS기사 채용인원 예측 - 회귀 모델 방정식 - 회귀 분석 결과 해석 - 분석 결과 시각화 | |
| 8. | |
데이터분석모델(3) | 분류 모델 붓꽃 품종 분류 - 결정트리의 원리 - 모델 훈련시키기 - 모델 평가하기 | |
| 9. | |
데이터분석모델(4) | 군집 모델 - 계층적 군집 분석 방법 - 비계층적 군집 분석 방법 - R의 군집분석 함수들 | |
| 10. | |
파이썬기반데이터분석(1) | 파이썬 프로그래밍 도구들 - 파이썬 데이터 분석 관련 라이브러리들 - numpy로 배열 생성과 변형 - 인덱싱, 슬라이싱, 브로드캐스팅 등 | |
| 11. | |
파이썬기반데이터분석(2) | 기타 numpy 활용한 배열 연산 - matplotlib 라이브러리 실습 - numpy와 matplotlib - 시그모이드 함수의 미분 | |
| 12. | |
파이썬라이브러리활용(1) | pandas 소개 - 데이터프레임 - pandas로 데이터 읽고 쓰기 - pandas를 이용한 데이터 분석 실습 | |
| 13. | |
파이썬라이브러리활용(2) | 결측치 처리와 데이터 정제 - 그룹핑과 필터링 - 데이터구조 변경, 병합 | |
| 14. | |
파이썬라이브러리활용(3) | 머신러닝 실습 – 1) 붓꽃 분류, 2) 필기체 숫자 분류 - 데이터 셋 읽기, 이미지 평탄화 - 훈련 데이터와 테스트 데이터 - 모델과 학습, 예측 | |
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