![[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리](https://media.invione.com/ctsimages/U25082100178/U25082100178.jpg)
[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리
- 지원유형
- 평생교육이용권
- 학습기간 수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
- 수료기준 진도 80% 이상
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AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다.AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인 자격으로 신규공인 되었습니다.본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.본 과정을 통해 데이터 구조와 조작, 파일 입출력, API 및 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집, 그룹 집계, 시계열 분석 등의 핵심 기술을 익힐 수 있습니다.또한, 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.
데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여, 원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.이를 통해 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 인사이
01차시 : 빅데이터를 위한 파이썬 소개02차시 : 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습03차시 : Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습04차시 : Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)05차시 : DataFrame #1. 개념 및 생성 실습06차시 : DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)07차시 : DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기08차시 : 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기09차시 : 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)10차시 : 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)11차시 : 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)12차시 : 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계13차시 : 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)14차시 : 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)15차시 : 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)16차시 : 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수17차시 : 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석18차시 : 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석19차시 : 외부 데이터 활용 #1. API 활용20차시 : 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)
대학생, 직장인 등 인공지능 관련 (준)전공자 등
- [AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리
- 1. 데이터 시각화 및 전처리 개요26 분
- 2. matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습25 분
- 3. matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화25 분
- 4. seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습26 분
- 5. seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습28 분
- 6. plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)27 분
- 7. plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교26 분
- 8. folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습29 분
- 9. folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)29 분
- 10. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리28 분
- 11. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화30 분
- 12. 데이터 전처리 #1. 개요 및 수치형 데이터 처리(결측치, 구간화, 정규화)30 분
- 13. 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)32 분
- 14. 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리42 분
- 15. 고급 데이터 전처리 #1. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)33 분
- 16. 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리 (SMOTE)31 분
- 17. 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습28 분
- 18. 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습35 분
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