파이썬 기반 빅데이터 분석 실무
- 부산디지털대학교
- 노윤홍
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2023년 2학기
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- 조회수
- 16,595
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빅데이터 분석을 위한 파이썬의 기본 사용법부터 이를 이용한 실무에 적용가능한 수준의 빅데이터 분석 방법을 학습한다.
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파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ
차시별 강의
| 1. | |
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 파이썬(Python) 개요 |  |
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파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 변수, 데이터 타입, 연산자 | |
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파이썬 프로그래밍 기초 Ⅰ | 조건문과 반복문 | |
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| 2. | |
파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 리스트 | |
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파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 튜플과 딕셔너리 | |
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파이썬 프로그래밍 기초 Ⅱ | 함수와 라이브러리 | |
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| 3. | |
파이썬으로 데이터 다루기 | 넘파이(Numpy) 배열 다루기 | |
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파이썬으로 데이터 다루기 | 판다스(Pandas) 데이터프레임 | |
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파이썬으로 데이터 다루기 | 데이터 전처리 | |
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| 4. | |
데이터 탐색 | 탐색적 데이터 분석(EDA) | |
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데이터 탐색 | 파이썬 데이터 탐색 1 | |
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데이터 탐색 | 파이썬 데이터 탐색 2 | |
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| 5. | |
데이터 전처리Ⅰ | 데이터 전처리 유형 | |
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데이터 전처리Ⅰ | 데이터 변환 | |
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데이터 전처리Ⅰ | 차원축소 : PCA(주성분분석) | |
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| 6. | |
데이터 전처리Ⅱ | 결측치 처리 | |
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데이터 전처리Ⅱ | 이상치 처리 | |
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데이터 전처리Ⅱ | 평활화(smoothing) | |
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| 7. | |
빅데이터 분석 과정 | 빅데이터 분석 과정 이해 | |
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빅데이터 분석 과정 | 사이킷런 패키지 구성 | |
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빅데이터 분석 과정 | 분석모델 성능 평가 방법 | |
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| 8. | |
지도학습-분류Ⅰ | 의사결정나무를 이용한 분류 문제 해결 | |
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지도학습-분류Ⅰ | KNN을 이용한 분류 문제 해결 | |
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지도학습-분류Ⅰ | SVM을 이용한 분류 문제 해결 | |
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| 9. | |
지도학습-분류Ⅱ | 로지스틱 회귀를 이용한 분류 문제 해결 | |
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지도학습-분류Ⅱ | 랜덤 포레스트를 이용한 분류 문제 해결 | |
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지도학습-분류Ⅱ | 은행 고객 데이터 분류 문제 해결 | |
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| 10. | |
지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 단순 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결 | |
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지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 다중 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결 | |
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지도학습-회귀(예측)Ⅰ | 파키슨병 예측 문제 해결 | |
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| 11. | |
지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 의사결정나무를 이용한 예측 문제 해결 | |
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지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 랜덤 포레스트를 이용한 예측 문제 해결 | |
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지도학습-회귀(예측)Ⅱ | 이직 희망 예측 문제 해결 | |
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| 12. | |
비지도학습 | 군집분석을 이용한 문제 해결 | |
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비지도학습 | 연관분석을 이용한 문제 해결 | |
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비지도학습 | 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석 | |
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| 13. | |
빅데이터 분석 플랫폼 | 영화 리뷰 데이터로 감성 예측 | |
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빅데이터 분석 플랫폼 | 뉴스 텍스트의 감성 분석 | |
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빅데이터 분석 플랫폼 | 뉴스 텍스트에서 토픽 분석 | |
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