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[패키지] Python 코어 과정(입문)

[패키지] Python 코어 과정(입문) 과정정보
수강기간 180일
강의구성 60차시
수강료 480,000원 240,000원

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[과정소개]

▪ 어디서도 들을 수 없는 통계분석과 데이터사이언스를 관통하는 개념과 원리

▪ 수식이 필요 없는 스토리텔링 강의와 실전 데이터분석까지 

▪ 통계분석과 빅데이터분석 20실전고수의 명강의  


 

1st 파이썬 다루기

  1. 분석 데이터 준비 / 2. Python 설치하기 / 3. 데이터 유형  

  4. 조건문과 반복문 / 5. Numpy 함수 / 6. Pandas 함수 기초 

  7. Pandas로 데이터 변환하기

 

▪2nd 핵심개념 다지기

  1. 데이터의 유형과 처리방법 알기 / 2. 통계학과 빅데이터 제대로 알기

  3. 분포의 어머니정규분포 / 4. 정규분포의 자식들, t/F/X2 분포

  5. 가설검정은 수학이 아니다! / 6. 검정통계량구조의진실

  7. 상관과 회귀결국은 똑같은 형제 / 8. 회귀를 푸는 3가지방법

 

3rd 머신러닝 넓히기

  1 머신러닝, Big Picture / 2. 회귀문제해결을 위한 최고 알고리즘 5

  3. 분류문제해결을 위한 최고 알고리즘 5선 / 4. 앙상블로 예측력을 높이자!

  5. 군집과 연관누가 더 쓸모있나? / 6. 추천, B2C 비즈니스의 핵심!

 

▪ 4th 딥러닝 깊게

  1. 딥러닝, Big Picture / 2. 딥러닝 튜닝전혀 어렵지 않아요

  3. CNN(1), 이미지는 데이터는 다르다 /  4. CNN(2), 내 이미지/영상정리하고 분석하기

  5. RNN(1), 다들 주식으로 돈 벌고 싶죠? / 6. RNN(2), 맥락과 순서가 있어야 말이 된다

  7. 전이모델(1), 남의 모델 가져다 쓰기이미지편 / 8. 전이모델(2), 남의 모델 가져다 쓰기텍스트편

 


[혜택 안내]

 분석 실습 코드 및 데이터 제공 (데이터캠퍼스 자료실 업로드)




 

 

    ■ 교환.환불규정 ■

      1) 결제 후 7일 이내이용한 강좌 없을 경우전액 환불

      2) 결제 후 7일 초과 수강기간 1/2 이하

         이용한 강좌가 없을 경우위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불

         이용한 강좌가 있을 경우위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불

      3) 수강기간 1/2 초과환불 불가

         *산출기준 예시수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000/20=7,500(1강좌)로 산출

 

     ※ 유의사항

        수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.

        - 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은수강기간에 포함되지 않습니다.

        - 환불금액은 결제한 금액 기준이며결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다.    

        - 선착순으로 혜택을 제공하며, 마감에 따라 혜택이 변경될 수 있습니다.  


수료기준
평가기준 진도 시험 과제 토론 기타
배점 100% 0% 0% 0% 0%
과락기준 60% 0점 0점 0점 0점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
강의목차
차시 강의명 학습시간
1. 파이썬 다루기
1차시 분석 데이터 준비 20분
2차시 Python 설치하기 24분
3차시 Python 기초1: 데이터 유형 57분
4차시 Python 기초2: 조건문과 반복문 20분
5차시 Python 기초3: Numpy 함수 39분
6차시 Python 기초4: Pandas 함수 기초 41분
7차시 Python 기초5: Pandas로 데이터 변환하기 44분
2. 핵심 개념 다지기
8차시 1주: 데이터의 유형, 딱 세 가지만 알자!_핵심개념1: 3가지 자료 유형(Fixed, Image, Sequence)(2/15) 38분
9차시 1주: 데이터의 유형, 딱 세 가지만 알자!_핵심개념2: 자료와 분석방법의 관계(2/15) 41분
10차시 1주: 데이터의 유형, 딱 세 가지만 알자!_분석실습: 자료에 따른 분석 / 목적에 따른 분석(2/15) 34분
11차시 2주: 통계학과 빅데이터는 도대체 무슨 관계일까?_핵심개념1: 통계학의 목적 /머신러닝의 목적(2/22) 42분
12차시 2주: 통계학과 빅데이터는 도대체 무슨 관계일까?_핵심개념2: 통계학과 머신러닝의 차이(2/22) 21분
13차시 2주: 통계학과 빅데이터는 도대체 무슨 관계일까?_분석실습: 통계검증과 머신러닝 분석 차이 이해(2/22) 46분
14차시 3주: 분포의 어머니, 정규분포_핵심개념1: 정규분포의 탄생 비화(3/2) 15분
15차시 3주: 분포의 어머니, 정규분포_핵심개념2: 정규분포 세상의 기준이 되다(3/2) 26분
16차시 3주: 분포의 어머니, 정규분포_분석실습: 점추정과 구간추정(3/2) 13분
17차시 4주: 정규분포의 자식들, t/F/X2분포_핵심개념1: 왜 t, F, X2이란 이름이 붙여졌나(3/8) 50분
18차시 4주: 정규분포의 자식들, t/F/X2분포_핵심개념2: 분포 강할수록 위험하다(3/8) 20분
19차시 4주: 정규분포의 자식들, t/F/X2분포_분석실습: 분포들을 이용하여 추정해보기(3/8) 14분
20차시 5주: 가설검정은 수학이 아니다!_핵심개념1: 옥스포드대학에서 차마시던 교수들(3/15) 17분
21차시 5주: 가설검정은 수학이 아니다!_핵심개념2: 가설검정, 분포를 입다(3/15) 23분
22차시 5주: 가설검정은 수학이 아니다!_분석실습: 차이의 검정 분석(3/15) 37분
23차시 6주: 검정통계량, 그 구조의 진실_핵심개념1: 모든 검정통계량은 '통계량/오차’(3/22) 24분
24차시 6주: 검정통계량, 그 구조의 진실_핵심개념2: 유의하다? 유의하지 않다?(3/22) 9분
25차시 6주: 검정통계량, 그 구조의 진실_분석실습: 검정통계량 뜯어보기(3/22) 28분
26차시 7주: 상관과 회귀, 결국은 똑같은 형제_핵심개념1: 상관의 논리(3/29) 32분
27차시 7주: 상관과 회귀, 결국은 똑같은 형제_핵심개념2: 중심긋기와 오차 계산(3/29) 17분
28차시 7주: 상관과 회귀, 결국은 똑같은 형제_분석실습: 회귀모델(3/29) 26분
29차시 8주: 회귀를 푸는 3가지 방법_핵심개념1: 최소제곱법과 미분으로 풀기(4/5) 29분
30차시 8주: 회귀를 푸는 3가지 방법_핵심개념2: 최대우도법의 이해(4/5) 15분
31차시 8주: 회귀를 푸는 3가지 방법_분석실습: 회귀의 통계적 분석과 머신러닝 분석 비교(4/5) 44분
3. 머신러닝 넓히기
32차시 9주: 머신러닝, Big Picture_핵심개념1: 저 우주의 별들을 나눠라!(4/12) 31분
33차시 9주: 머신러닝, Big Picture_핵심개념2: 알고리즘은 결국 선 찾기(4/12) 30분
34차시 9주: 머신러닝, Big Picture_분석실습: 머신러닝 무작정 해보기(4/12) 44분
35차시 10주: 회귀문제 해결을 위한 최고 알고리즘 5선_핵심개념1: 선형회귀, 릿지, 라소(4/19) 46분
36차시 10주: 회귀문제 해결을 위한 최고 알고리즘 5선_핵심개념2: 엘라스틱넷, SVM(4/19) 29분
37차시 10주: 회귀문제 해결을 위한 최고 알고리즘 5선_분석실습: 중고차 가격예측(4/19) 20분
38차시 11주: 분류문제 해결을 위한 최고 알고리즘 5선_핵심개념1: 로지스틱회귀, KNN, 의사결정,랜덤포레스트, SVM(4/26) 46분
39차시 11주: 분류문제 해결을 위한 최고 알고리즘 5선_분석실습: 환자 예측(4/26) 44분
40차시 12주: 앙상블로 예측력을 높이자!_핵심개념1: 투표기반 앙상블, 배깅(5/3) 31분
41차시 12주: 앙상블로 예측력을 높이자!_핵심개념2: 부스팅, 스태킹(5/3) 23분
42차시 13주: 군집과 연관, 누가 더 쓸모있나?_핵심개념1: 비슷하게 묶으려면 기준이 명확해야!(5/10) 32분
43차시 13주: 군집과 연관, 누가 더 쓸모있나?_핵심개념2: 네트워크는 생각보다 막강하다(5/10) 18분
44차시 13주: 군집과 연관, 누가 더 쓸모있나?_분석실습: 군집으로 인싸/아싸 찾기, 네트워크로 인사/아싸 찾기(5/10) 17분
45차시 14주: 추천, B2C 비즈니스의 핵심!_핵심개념1: 관심법을 뛰어넘는 데이터(5/17) 21분
46차시 14주: 추천, B2C 비즈니스의 핵심!_핵심개념2: 매칭과 추천의 3가지 방법(5/17) 17분
47차시 14주: 추천, B2C 비즈니스의 핵심!_분석실습: 협업필터링으로 아이템-사용자 매칭 추천 구현하기(5/17) 10분
4. 딥러닝 깊게 파기
48차시 15주: 딥러닝, Big Picture_핵심개념1: 딥러닝 원리와 구조(5/24) 33분
49차시 15주: 딥러닝, Big Picture_핵심개념2: DNN/CNN/RNN 비교분석(5/24) 35분
50차시 15주: 딥러닝, Big Picture_분석실습: 딥러닝 무작정 해보기(5/24) 30분
51차시 16주: 딥러닝 튜닝, 전혀 어렵지 않아요_핵심개념1: 딥러닝 모델 만드는 3가지 방법(5/31) 44분
52차시 16주: 딥러닝 튜닝, 전혀 어렵지 않아요_핵심개념2: 모델 튜닝 방법(5/31) 30분
53차시 17주:CNN(1),이미지는 데이터는 다르다_핵심개념1:CNN의 원리와 구조(10/6) 17분
54차시 17주:CNN(1),이미지는 데이터는 다르다_핵심개념2:CNN 적용을 위한 데이터 변환 기초(10/6) 31분
55차시 17주:CNN(1),이미지는 데이터는 다르다_핵심개념3:이미지 분류모델(10/6) 24분
56차시 18주차:CNN(2) 내 이미지/영상 정리하고 분석하기_핵심개념: 이미지/영상 데이터수집과 벡터화(10/13) 76분
56차시 19주: RNN(1) 다들 주식으로 돈 벌고 싶죠?_핵심개념: RNN의 원리와 구조, 시계열 자료와 RNN의 적용(10/20) 72분
57차시 20주:RNN(2) 맥락과 순서가 있어야 말이 된다_핵심개념:텍스트의 정제와 벡터화(10/27) 39분
58차시 21주:전이모델(1), 남의 모델 가져다 쓰기: 이미지편_핵심개념 : 전이모델 종류와 활용, 이미지/영상에 좋은 전이모델 소개(11/3) 37분
59차시 22주:전이모델(2), 남의 모델 가져다 쓰기: 텍스트편_핵심개념 : RNN류의 전이모델, 텍스트에 좋은 전이모델 소개(11/10) 27분