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BIG DATA

빅데이터

수강기간4개월

수업일평일반 주 3일 / 주말반 주 2일(토,일)

핵심포인트!

데이터 시대의 필수! 빅 데이터 분석

디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성주기도 짧으며, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 빅데이터라 합니다. 본 교육과정은 파이썬 을 기반으로 하여 빅데이터를 이해하는 능력과 처리하는 능력, 시각화 시켜서 전달 하는 능력을 공부합니다. 기초적인 데이터 분석부터 머신러닝 을 공부하게 되며 데이터 분석 실습까지 진행 됩니다. R데이터 분석도 함께 진행 됩니다.

CURRICULUM교육과정

교육과정의 개월수를 선택하여 세부과정을 볼 수 있습니다.

  • 1주차

    ● OT (학습방향 및 데이터분석 직업군, 취업동향, 진로방향) ● 파이썬 기초프로그래밍 - 자료형, 변수 - 자료구조

  • 2주차

    ● 파이썬 기초프로그래밍 - 제어문(조건문,반복문) - 함수 (def, class, 모듈, 패키지 등)

  • 3주차

    ● 파이썬 기초프로그래밍 - 제어문(조건문,반복문) - 함수(def, class, 모듈, 패키지 등) - 기타 고급문법

  • 4주차

    ● 파이썬 기초프로그래밍 - 기타 고급문법(Regular Expression) - (특강)코딩테스트 예제 풀이 ● 1개월차 과정 리뷰 및 2개월차 과정 소개

1개월

데이터분석을 위한 파이썬 프로그래밍

  • 1주차

    ● 데이터분석 방법론 - 입수/수집, 전처리, 분석, 모델링, 평가, 제출 등) ● 데이터 전처리 - 파이썬 필수 패키지 : pandas - 데이터 다루기 - 예제 활용 실습(공공데이터)

  • 2주차

    ● 데이터 시각화 - 데이터 효과적 표현 - 시각화 패키지 : matplotlib, seaborn, plotly, folium - 예제 활용 실습

  • 3주차

    ● Web 데이터 수집 - 데이터 수집 패키지 : BeautifulSoup, selenium - 예제를 통한 실습(Static Web pages) - 예제를 통한 실습(Dynamic Web pages)

  • 4주차

    ● 데이터 수집 (API 연동) - 데이터 수집 패키지 : BeautifulSoup, selenium - 예제 활용 실습 (API연동) ● 데이터 저장 (DBMS/SQL) - sqlite3 - SQL - 예제 활용 실습 (기업데이터) ● 2개월차 과정 리뷰 및 3개월차 과정소개

2개월

파이썬 활용 데이터 수집&저장

  • 1주차

    ● 과정 소개 - 통계적 추론, 대표적인 머신러닝 기법 - 데이터분석 모델링 트렌드 및 주요 활용분야 소개 ● 데이터분석 모델링 사전학습 - 머신러닝 분석을 위한 기초용어 정리 - 머신러닝 패키지 : scikit-learn ● 데이터분석 모델링 (지도학습) - 분류(Classification) 알고리즘 이해 - 예제 활용 실습

  • 2주차

    ● 데이터분석 모델링 (지도학습) - 회귀(Regression) 알고리즘 이해 - 예제 활용 실습 ● 데이터분석 모델링 (비지도학습) - 군집(Clustering) 알고리즘 이해 - 예제 활용 실습 ● 데이터분석 테크닉 (EDA) - 전처리(Preprocessing), 특성공학(feature engineering)

  • 3주차

    ● 데이터분석 테크닉 (EDA) - 전처리(Preprocessing), 특성공학(feature engineering) - 예제 활용 실습 ● 데이터분석 테크닉 (Optimizing) - 모델링 최적화(Optimizing; Tuning) : 앙상블, 튜닝, 성능평가측정 등 - 예제 활용 실습

  • 4주차

    ● 데이터분석 테크닉 (Optimizing) - 모델링 최적화(Optimizing; Tuning) : 앙상블, 튜닝, 성능평가측정 등 - 예제 활용 실습 ● 데이터분석 테크닉 (AutoML) - 자동화 머신러닝(Automated Machine Learning) 소개 - 예제 활용 실습 ● 3개월차 과정 리뷰 및 4개월차 과정소개

3개월

데이터분석 모델링(머신러닝)

  • 1주차

    ● 데이터분석 사례연구 - 대표적인 데이터분석 사례 소개 - 데이터분석 리포팅/결과보고/PT에 활용되는 시각화 소개 ● 데이터분석 예제 실습 - kaggle, dacon 예제를 활용한 필사/학습/이해/숙지 - 데이터 분석 산출물(Portfolio) 작성 연습

  • 2주차

    ● 데이터분석 예제 실습 - kaggle, dacon 예제를 활용한 필사/학습/이해/숙지 - 데이터 분석 산출물(Portfolio) 작성 연습 ● 데이터분석 시각화 실습 - 시각화 도구 살펴보기 (예: Tableau, Power BI 활용) - 예제 활용 실습

  • 3주차

    ● 데이터분석 시각화 실습 - 시각화 도구 살펴보기 (예: Tableau, Power BI 활용) - 예제 활용 실습 ● 데이터분석 시각화 실습 - 데이터 분석 자동화 도구 소개: Brightics, MS Azure-ML Studio 등

  • 4주차

    ● 데이터분석 시각화 실습 - 데이터 분석 자동화 도구 소개: Brightics, MS Azure-ML Studio 등 ● 자격증 실기시험 특강 - 데이터분석 관련 자격증 소개 : 빅데이터분석기사/ADP/ProDS 등 - 전체 과정 리뷰 및 향후 진로/방향 제안

4개월

머신러닝 활용 및 분석 결과 시각화

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