컨텐츠 내용
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학습목표
데이터를 분석하고 시각화하며 AI 모델링에 적합한 형태로 전처리하고, 머신러닝 모델학습, 딥러닝 모델학습 등을 적용합니다. 또한 모델의 성능을 검증하는 과정까지 체계적으로 진행합니다.
교육대상
● 데이터 분석에 관심 있는 분
● 데이터 분석 관련 지식이 필요하신 분
● 나만의 데이터 분석을 만들어 보고 싶으신 분
● 개발자는 아니지만 소통을 위한 데이터 분석 흐름을 잡고 싶으신 분
● 데이터 분석을 배우고 싶은데 뭐부터 해야 할지 모르신 분
● 비 전공자이지만 데이터 분석에 관심이 있으신 분
● 다른 전공이지만 데이터 분석을 배워 취업을 준비하려 하시는 분
● 데이터 분석 관련 지식이 필요하신 분
● 나만의 데이터 분석을 만들어 보고 싶으신 분
● 개발자는 아니지만 소통을 위한 데이터 분석 흐름을 잡고 싶으신 분
● 데이터 분석을 배우고 싶은데 뭐부터 해야 할지 모르신 분
● 비 전공자이지만 데이터 분석에 관심이 있으신 분
● 다른 전공이지만 데이터 분석을 배워 취업을 준비하려 하시는 분
강사소개
- 강사명
- 권락현
- 강사약력
[학력/경력]
- 현 부산동성초등학교 AI디지털 전담교사● 2016.03~2022.02 영남대학교 컴퓨터공학과
● 2022.10~2024.03 미국법인 Crossing Storage Services, Inc. - 소프트웨어 개발자
● 2024.03~현재 미국법인 Modu Food Service, Inc. - (프리랜서) 소프트웨어 개발자
● 2024.08~현재 (주)와이즈 교육 - 교육국장, AI/IoT 강사, 진로체험 강사
● 2025.03~현재 부산동성초등학교 - AI디지털 전담교사
● 2025.03~현재 부산동성초등학교 - 인공지능자격증 방과후교사 Project
● On Boarding System - 스토어 직원 관리를 위한 ERP 시스템
● Warehouse Management System - 창고 렌트 비즈니스를 위한 관리 시스템
● Target Delivery System - 카페 서빙을 위한 테이블 넘버 전송 시스템
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | AI의 이해와 Python |
| 2차시 | AI 코딩을 위한 Python 기초 |
| 3차시 | Pandas 라이브러리 이해와 활용(1) |
| 4차시 | Pandas 라이브러리 이해와 활용(2) |
| 5차시 | Pandas 라이브러리 이해와 활용(3) |
| 6차시 | 데이터 전처리 (1) |
| 7차시 | 데이터 전처리 (2) |
| 8차시 | 데이터 전처리 (3) |
| 9차시 | 데이터 시각화 (1) |
| 10차시 | 데이터 시각화 (2) |
| 11차시 | 머신러닝 모델링 (1) |
| 12차시 | 머신러닝 모델링 (2) |
| 13차시 | 머신러닝 모델링 (3) |
| 14차시 | 딥러닝 모델링 (1) |
| 15차시 | 딥러닝 모델링 (2) |
| 16차시 | 딥러닝 모델링 (3) |
| 17차시 | 딥러닝 모델링 (4) |
| 18차시 | 실제 사례를 활용한 실습 - 분류 |
| 19차시 | 실제 사례를 활용한 실습 - 회귀 (1) |
| 20차시 | 실제 사례를 활용한 실습 - 회귀 (2) |