1. | 파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 파이썬(Python) 개요 | ||
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 변수, 데이터 타입, 연산자 | |||
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 조건문과 반복문 | |||
2. | 파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 리스트 | ||
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 튜플과 딕셔너리 | |||
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 함수와 라이브러리 | |||
3. | 파이썬으로 데이터 다루기 | 넘파이(Numpy) 배열 다루기 | ||
파이썬으로 데이터 다루기 | 판다스(Pandas) 데이터프레임 | |||
파이썬으로 데이터 다루기 | 데이터 전처리 | |||
4. | 데이터 탐색 | 탐색적 데이터 분석(EDA) | ||
데이터 탐색 | 파이썬 데이터 탐색 1 | |||
데이터 탐색 | 파이썬 데이터 탐색 2 | |||
5. | 데이터 전처리Ⅰ | 데이터 전처리 유형 | ||
데이터 전처리Ⅰ | 데이터 변환 | |||
데이터 전처리Ⅰ | 차원축소 : PCA(주성분분석) | |||
6. | 데이터 전처리Ⅱ | 결측치 처리 | ||
데이터 전처리Ⅱ | 이상치 처리 | |||
데이터 전처리Ⅱ | 평활화(smoothing) | |||
7. | 빅데이터 분석 과정 | 빅데이터 분석 과정 이해 | ||
빅데이터 분석 과정 | 사이킷런 패키지 구성 | |||
빅데이터 분석 과정 | 분석모델 성능 평가 방법 | |||
8. | 지도학습-분류Ⅰ | 의사결정나무를 이용한 분류 문제 해결 | ||
지도학습-분류Ⅰ | KNN을 이용한 분류 문제 해결 | |||
지도학습-분류Ⅰ | SVM을 이용한 분류 문제 해결 | |||
9. | 지도학습-분류Ⅱ | 로지스틱 회귀를 이용한 분류 문제 해결 | ||
지도학습-분류Ⅱ | 랜덤 포레스트를 이용한 분류 문제 해결 | |||
지도학습-분류Ⅱ | 은행 고객 데이터 분류 문제 해결 | |||
10. | 지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 단순 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결 | ||
지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 다중 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결 | |||
지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 파키슨병 예측 문제 해결 | |||
11. | 지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 의사결정나무를 이용한 예측 문제 해결 | ||
지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 랜덤 포레스트를 이용한 예측 문제 해결 | |||
지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 이직 희망 예측 문제 해결 | |||
12. | 비지도학습 | 군집분석을 이용한 문제 해결 | ||
비지도학습 | 연관분석을 이용한 문제 해결 | |||
비지도학습 | 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석 | |||
13. | 빅데이터 분석 플랫폼 | 영화 리뷰 데이터로 감성 예측 | ||
빅데이터 분석 플랫폼 | 뉴스 텍스트의 감성 분석 | |||
빅데이터 분석 플랫폼 | 뉴스 텍스트에서 토픽 분석 |