- 고용24 및 잡고 수강신청은 개강일 전일 오후 3시에 마감됩니다.
- 고용24 및 잡고 2곳에 동일과정으로 수강신청 해야 합니다.
- 본인부담액 결제는 발급받은 국민내일배움카드로만 결제해야 합니다.
- 평가 및 과제는 모바일 참여가 불가하며, 꼭 PC로 해야 합니다.
데이터분석 초보도 4주만에 합격하는 2025 이패스 AICE Associate[개정판]
35,000원
교재 값은 훈련비용에 포함되어 있으며 따로 결제하지 않습니다.
수강신청시 교재는 자동신청되며 주소지로 배송됩니다.
총 1 권
출판사 : 이패스코리아
저자 : 신성진, 김용재
실업자
모바일 지원
교재무료제공
20010703
26시간 / 8주
19,310원
0원
19,310원
9,660원
총 훈련비
정부지원금
본인부담액 총 결제금액
1. 파이썬을 활용하여 데이터 분석 역량을 성장 시킬 수 있다.
2. 나만의 데이터를 활용한 가장 합리적인 비즈니스 의사결정 능력을 성장 시킬 수 있다.
3. AI프로젝트의 간접 체험을 통한 AI 실무 역량을 성장 시킬 수 있다.
* 수료자에 한하여 학습종료일로부터 1년
* 미수료 시 진도율이 100%일 경우 8개월
* 미수료 시 진도율이 50% 이상 일 경우 6개월
| 구분 | 내용 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 자격증명 | AICE (Associate) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 관련링크 | https://aice.study/main | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 자격증소개 |
■ 자격정보
※ 소비자 알림사항 - 공식 자격명은 AI Certificate for Everyone이며, 약칭은 AICE(에이스)입니다. - AI Certificate for Everyone(AICE) 종목의 Associate 등급은 국가공인 민간자격입니다. - AI Certificate for Everyone(AICE) 종목의 Junior, Basic, Professional 등급과, AICE Future 종목은 민간자격으로 국가로부터 인정받은 공인자격이 아닙니다. - 민간자격 등록 및 공인제도에 대한 상세내용은 민간자격정보서비스(www.pqi.or.kr) 홈페이지를 참고 바랍니다. ■ 공동 자격관리·운영(발급)기관 정보
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| 수료기준 | 진도율 80% 이상, 평가(반영비율 합산) 60점 이상 | |||
|---|---|---|---|---|
| 평가 | 유형 | 진행단계평가 | 최종평가 | |
| 10 문항/객관식/60 분 | 20 문항/객관식/60 분 | |||
| 점수반영비율 | 10% | 90% | ||
| 응시요건 | 진도율 50% 이상 | 진도율 80% 이상 | ||
| 응시방법 | PC에서만 응시 가능(태블릿, 스마트폰 응시불가) | |||
| 복습기간 : 훈련 종료일로부터~ | ||
|---|---|---|
| 수료 | 미수료 | |
| 1년 | 진도율 100% | 진도율 50% 이상 |
| 8개월 | 6개월 | |
| 차시 | 주요내용 | 훈련시간 |
|---|---|---|
| 1 | AI시대의 필수 언어 및 파이썬 설치 및 분석 환경 구축 | 01:05:35 |
| 2 | 파이썬 AI 분석을 위한 기본 문법 | 01:03:10 |
| 3 | 데이터 불러오기 및 데이터 구조 탐색 | 00:57:52 |
| 4 | 데이터 전처리 - 결측치와 이상치 | 01:00:54 |
| 5 | 데이터 전처리 - 수치형 및 범주형 데이터 전처리 | 00:55:29 |
| 6 | 데이터 전처리 - 데이터삭제, 컬럼변경, 정렬 | 00:39:31 |
| 7 | 데이터 전처리 - 구조변경 : 그룹화, 집계, 데이터병합과 추가 | 01:16:39 |
| 8 | 탐색적 데이터 분석 - 기초통계 | 00:32:49 |
| 9 | 탐색적 데이터 분석 - 상관 분석과 교차분석 | 00:36:25 |
| 10 | 탐색적 데이터 분석 - 시각화 1 | 00:49:34 |
| 11 | 탐색적 데이터 분석 - 시각화 2 | 00:33:08 |
| 12 | AI모델링의 이해 | 01:08:55 |
| 13 | 학습 데이터의 분할 방법 및 모델 평가하기 | 00:49:52 |
| 14 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 선형회귀 | 00:45:23 |
| 15 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 로지스틱 회귀 | 00:47:06 |
| 16 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 의사결정나무 | 00:28:51 |
| 17 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 앙상블 | 00:47:01 |
| 18 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 랜덤포레스트 | 00:32:12 |
| 19 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 그래디언트 부스팅 | 00:27:04 |
| 20 | 머신러닝 지도학습 AI모델링 - 모델 간 성능 비교 | 01:09:10 |
| 21 | 딥러닝 지도학습 AI모델링 - 인공신경망 | 00:35:49 |
| 22 | 딥러닝 지도학습 AI모델링 - 심층신경망 | 00:29:30 |
| 23 | 딥러닝 지도학습 AI모델링 | 01:03:23 |
| 24 | 비지도학습 AI모델링 - 차원축소 및 군집 | 00:48:59 |
| 25 | AI모델 성능향상 | 01:25:27 |
신성진
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