운영기간

2019. 1. 2. ~ 2019. 1. 8.

(1일 6시간, 5회 총 30시간)

공간

백은관 222호

교육내용

▸ 기본적인 통계 지식 및 파이선을 중심으로한 프로그램밍 능력을 배움

- 파이선 기초 문법

- 쥬피터 설치 및 사용법

- 벡터, 행렬, 메트릭스 연산

운영계획

● 강사명 : 이주화 강사님

● 계획(각 모듈 별 (단위 : 2시간) 이며 총 30시간)

1일

1

▶ 데이터 사이언스 범위

- 통계학, 컴퓨터 사이언스, 비즈니스의 관계 (아나콘다 설치)

2

▶ 빅데이터와 AI

- 빅데이터 분석과 AI 성공 사례 (쥬피터 노트북 구동)

3

▶ 데이터 사이언스 도구

- 분석 도구, 파이선, R, 프로그래밍 언어 (github 사용법)

2일

4

▶ 파이선 기초

- 파이선 시작, 변수, 함수, 파일 다루기 (변수, if, for)

5

▶ 파이선 문법

- 파이선 기초 문법 (pandas, numpy)

6

▶ 데이터 수집

- 파일 다운로드, 데이터 제공 사이트 (엑셀, csv 파일 다루기)

3일

7

▶ 데이터 처리

- 데이터 읽기, 저장하기 (칼럼 처리, 인덱싱)

8

▶ 데이터 탐색

- 데이터 특성 파악 (테이블 데이터 속성)

9

▶ 통계 분석

- 확률분포, 정규분포, 로그분포 (상관관계, 유의성)

4일

10

▶ 탐색적 분석
- 스캐터 플롯, 히스토그램 (matplotlib)

11

▶ 데이터 시각화

- 다양한 시각화 도구 학습 (seaborn)

12

▶ 결측치 처리

- 없는 값, 틀린 값 처리 방법 (결측치 처리 실습)

5일

13

▶ 이상치 처리

- Outlier 검출 및 처리 방법 (이상치 검출 실습)

14

▶ 문제 해결 프로세스

- 문제정의, 데이터 분석, 머신러닝 (프로젝트 프로세스 실습)

15

▶ 결과 시각화

- 리포팅 기술 (결과 리포팅 실습)

운영기간

2019. 1. 9. ~ 2019. 1. 15.

(1일 6시간, 5회 총 30시간)

공간

백은관 222호

교육내용

▸ 데이터의 생산, 수집, 저장, 변형, 전처리 방법과 데이터 서버 및 클라우드 사용법을 배움

- 리눅스 서버 설정

- 파이선 데이터 분석 라이브러리

- 데이터 정제 및 전처리

운영계획

● 한국생산성본부

● 계획(각 모듈 별 (단위 : 2시간) 이며 총 30시간)

1일

1

▶ 데이터 분석 범위

- 데이터 분석 프로세스 (아나콘다 설치)

2

▶ 데이터 분석 기술

- 분류, 회귀, 추천, 머신러닝, 신경망 (쥬피터 노트북 구동)

3

▶ 수치 데이터

- 테이블 데이터 다루기 (pandas, matplolib)

2일

4

▶ 선형 모델

- 데이터 분석 기초, 다차원 선형 회귀 (선형회귀 실습)

5

▶ 특성 공학

- 피쳐(feature)선택 기술, 원핫잇코딩 (Percentile)

6

▶ 결정 트리 기초

- 엔트로피, gini (결정 트리 실습)

3일

7

▶ 클러스터링 기초

- 거리기반 클러스터링 (KMeans 실습)

8

▶ 고객 세분화

- 대표적인 클러스터링 기법 소개 (고객 세분화 실습)

9

▶ 모델 성능

- 성능 측정 방법 소개, 정확도 (모델 성능 측정 실습)

4일

10

▶ 데이터 크롤링

- HTML의 이해, bs4 (웹 크롤링 실습)

11

▶ 웹 API

- 웹 API 프로그램 (데이터 다운로드)

12

▶ 텍스트 데이터

- 코퍼스, 도큐먼트 개념 이해 (텍스트 다운로드)

5일

13

▶ 텍스트 처리

- BoW, 기초 어근 처리 (텍스트 변환 실습)

14

▶ 데이터 분석 프로젝트

- 데이터 분석을 실제 문제에 적용하는 방법 (프로젝트 수행 실습)

15

▶ 분석 결과 적용

- 현장에 적용하는 기술 소개 (적용후의 개선 측정)

 - 교육 수료 후 인증자격시험 예정