빅데이터 분석 기초
과정상세
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강좌명 :
빅데이터 분석 기초
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훈련 기간 :
40일 , 30 시간
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빅데이터 관련 개념, 기초 이론과 초급 수준의 파이썬 기본 활용 및 라이브러리 활용과 관련되는 강의이다. 다양한 알고리즘 모델의 핵심 개념과 특성을 파악하며, 파이썬 라이브러리를 활용하는 능력을 갖출 수 있다
차시별 내용
| 차시 |
강의내용 |
| 1 | 빅데이터 개념 이해 |
| 2 | 빅데이터 분석 소개 |
| 3 | 빅데이터 분석 프로세스 |
| 4 | 국내 빅데이터 활용 사례 |
| 5 | 해외 빅데이터 활용 사례 |
| 6 | 빅데이터 분석 도구 |
| 7 | 노코딩 분석 도구 |
| 8 | 코딩 분석 도구 |
| 9 | 빅데이터 분석 플랫폼 (1) |
| 10 | 빅데이터 분석 플랫폼 (2) |
| 11 | KNIME 이해 및 설치 |
| 12 | KNIME 타이타닉 예측 분석 (1) |
| 13 | KNIME 타이타닉 예측 분석 (2) |
| 14 | KNIME 타이타닉 예측 분석 (3) |
| 15 | KNIME 타이타닉 예측 분석 (4) |
| 16 | KNIME 타이타닉 예측 분석 (5) |
| 17 | KNIME 집값 예측 (1) |
| 18 | KNIME 집값 예측 (2) |
| 19 | KNIME 집값 예측 (3) |
| 20 | KNIME 집값 예측 (4) |
| 21 | 파이썬 소개 |
| 22 | 아나콘다 개발 환경 구축 |
| 23 | Jupyter Notebook |
| 24 | Colaboratory |
| 25 | Visual Studio Code |
| 26 | 변수와 자료형 |
| 27 | 자료형(리스트, 딕셔너리) |
| 28 | 튜플, 반복문, 조건문 |
| 29 | 함수, 예외 처리 |
| 30 | 클래스 |
| 31 | numpy (1) |
| 32 | numpy (2) |
| 33 | pandas (1) |
| 34 | pandas (2) |
| 35 | 엑셀 데이터 처리 (1) |
| 36 | 엑셀 데이터 처리 (2) |
| 37 | 보험 데이터 EDA (1) |
| 38 | 보험 데이터 EDA (2) |
| 39 | 포켓몬 데이터 EDA (1) |
| 40 | 포켓몬 데이터 EDA (2) |
