- 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.
교재없음
0원
교재 없는 과정입니다.
실업자
모바일 지원
교재제공없음
20010705
61시간 / 4주
45,300원
0원
45,300원
22,650원
총 훈련비
정부지원금
본인부담액 총 결제금액
국가공인 AICE Associate 자격취득을 위한 커리큘럼으로 시험 출제 범위인 데이터 분석, 데이터 처리, 데이터 모델링 세가지로 독립 된 커리큘럼 및 실전 예제 중심의 학습을 제공하여 다양한 종류의 예제를 학습할 수 있습니다.또한 유형별 실제 업무 적용 방안과 현실 사용 사례도 함께 제시하여 자격취득 이후에도실무에 적용하여 활용할 수 있도록 학습이 구성되었습니다.
* 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 자격증 일정 |
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| 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 | 최종평가 | 과제 | |
| 20 문항/객관식/60 분 | 1 문항/서술형 | |||
| 점수반영비율 | 60% | 40% | ||
| 응시요건 | 진도율 80% 이상 | 진도율 80% 이상 제출가능 | ||
| 응시방법 | PC에서만 응시 가능(태블릿, 스마트폰 응시불가) | |||
| 복습기간 : 훈련 종료일로부터~ | ||
|---|---|---|
| 수료 | 미수료 | |
| 1년 | 진도율 100% | 진도율 50% 이상 |
| 8개월 | 6개월 | |
| 차시 | 주요내용 | 훈련시간 |
|---|---|---|
| 1 | 빅데이터를 위한 파이썬 소개 | 00:25:17 |
| 2 | 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습 | 00:27:59 |
| 3 | Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습 | 00:27:15 |
| 4 | Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수) | 00:26:18 |
| 5 | DataFrame #1. 개념 및 생성 실습 | 00:30:02 |
| 6 | DataFrame #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수) | 00:25:46 |
| 7 | DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기 | 00:27:20 |
| 8 | 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기 | 00:25:30 |
| 9 | 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수 적용, 산술 연산) | 00:29:09 |
| 10 | 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기 (feat. 계층 색인) | 00:27:47 |
| 11 | 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기(여러 개의 데이터를 하나로 합치기) | 00:29:42 |
| 12 | 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계 | 00:29:18 |
| 13 | 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1) | 00:29:30 |
| 14 | 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2) | 00:32:54 |
| 15 | 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기 (datetime) | 00:25:24 |
| 16 | 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수 | 00:28:16 |
| 17 | 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석 | 00:25:22 |
| 18 | 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석 | 00:30:09 |
| 19 | 외부 데이터 활용 #1. API 활용 | 00:25:52 |
| 20 | 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium) | 00:29:37 |
| 21 | 데이터 시각화 및 전처리 개요 | 00:25:54 |
| 22 | matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습 | 00:25:15 |
| 23 | matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화 | 00:25:26 |
| 24 | seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습 | 00:26:21 |
| 25 | seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습 | 00:28:07 |
| 26 | plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프) | 00:27:26 |
| 27 | plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교 | 00:25:41 |
| 28 | folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습 | 00:28:37 |
| 29 | folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습 (feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화) | 00:29:23 |
| 30 | 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리 | 00:27:46 |
| 31 | 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화 | 00:30:19 |
| 32 | 데이터 전처리 #1. 개요 및 수치형 데이터 처리(결측치, 구간화, 정규화) | 00:29:48 |
| 33 | 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩) | 00:32:20 |
| 34 | 실전 실습 #4. 타이타닉 데이터 전처리 | 00:42:08 |
| 35 | 고급 데이터 전처리 #1. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score) | 00:33:04 |
| 36 | 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리 (SMOTE) | 00:31:20 |
| 37 | 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습 | 00:28:12 |
| 38 | 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습 | 00:35:06 |
| 39 | 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습(토큰화, 불용어 제거, TF-IDF) | 00:26:03 |
| 40 | 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석 | 00:31:07 |
| 41 | 인공지능과 머신러닝 개요 | 00:25:45 |
| 42 | Scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개 | 00:31:45 |
| 43 | Scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습 | 00:34:47 |
| 44 | 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초 | 00:28:56 |
| 45 | 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해 | 00:33:05 |
| 46 | 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해 | 00:33:05 |
| 47 | 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측 | 00:31:49 |
| 48 | 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해 | 00:30:37 |
| 49 | 앙상블 #2. 부스팅 앙상블 | 00:40:52 |
| 50 | 앙상블 #3. XGBoost | 00:39:28 |
| 51 | 실전 실습 #6. 금융 데이터 분석(산탄데르 은행 고객 거래 예측) | 00:37:59 |
| 52 | 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석) | 00:31:14 |
| 53 | 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링) | 00:25:11 |
| 54 | 비지도학습 #3. 협업 필터링 | 00:32:34 |
| 55 | 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개 | 00:27:06 |
| 56 | 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망) | 00:31:00 |
| 57 | 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN) | 00:32:34 |
| 58 | 딥러닝 #4. 순환 신경망(Recurrent Neural Network) | 00:35:09 |
| 59 | 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측 | 00:33:19 |
| 60 | 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측 | 00:36:56 |
박홍규
현) 동양미래대학교 부교수
전) 기획혁신부처장 / LINC 3.0사업단장 / 산학협력단부단장 / 재직자교육센터장
/ 평생직업교육센터장 / HiVE센터장 / 산업기술연구소장
주요 강의 분야
전공분야 : 데이터베이스, 빅데이터 처리, 빅데이터 분석
담당과목 : 데이터베이스관리, 빅데이터실습, 클라우드관리, 클라우드기반인공지능
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