훈련과정 소개 및 수강신청
- 고용24 및 잡고 수강신청은 개강일 전 일 오후 3시에 마감됩니다.
- 고용24 및 잡고 2곳에 동일과정으로 수강신청 해야 합니다.
- 본인부담액 결제는 발급받은 국민내일배움카드로만 결제해야 합니다.
- 평가 및 과제는 모바일 응시 및 제출이 불가하며, 꼭 PC로 해야 합니다.
20010701
21시간 / 4주
15,600원
0원
15,600원
7,800원
총 훈련비
정부지원금
본인부담액 총 결제금액
교재없음
0원
교재 없는 과정입니다.
이 과정은 파이썬을 활용한 데이터 분석의 개념부터 실전 프로젝트까지 학습하여 실무 적용 및 AICE 자격증 취득을 목표로 한다.
이를 위해 데이터 구조와 조작, 파일 입출력, API 및 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집, 그룹 집계, 시계열 분석 등의 핵심 기술을 익힌다. 또한, 영화 평점 및 COVID-19 데이터 분석 실습을 통해 데이터 탐색과 인사이트 도출을 경험하며, 궁극적으로 데이터 기반 의사결정 능력과 실무 활용 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.
훈련대상자 : 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 (준)전공자, 자격증 AI Certificate for Everyone(AICE) Associate 등급을 준비
* 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 | 진행평가단계 | 최종평가 | 과제 |
| 10 문항/객관식/60 분 | 20 문항/객관식/60 분 | 1 문항/서술형 | ||
| 점수반영비율 | 10% | 50% | 40% | |
| 응시요건 | 50% 이상 | 80% 이상 | 80% 이상 제출가능 | |
| 응시방법 | PC에서만 응시 가능(테블릿, 스마트폰 응시불가) | |||
| 복습기간 : 훈련 종료일로부터~ | ||
|---|---|---|
| 수료 | 미수료 | |
| 1년 | 진도율 100% | 진도율 50% 이상 |
| 8개월 | 6개월 | |
| 차시 | 주요내용 | 훈련 시간 |
|---|---|---|
| 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 |
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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