처음하는 데이터분석, Python으로 따라하기
디지털 배지
문의처
문의: 교무팀 (02-760-1055)
생성 일시
2025/03/25 05:34
운영기간
6월~8월
운영기간(#)
여름방학
운영년도
2024년도
운영목적
운영방법
운영방법 1
이수시혜택
전체 커리큘럼
1주차
Python 소개 및 설치
2주차
이걸로 뭘 하지? – Python 기초
3주차
여정의 시작, 데이터 준비 - 데이터 업로드
4주차
분석의 첫걸음 - 탐색적 데이터 분석: 기술통계
5주차
쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 - 데이터 정제
6주차
데이터도 꿰어야 보배 - 데이터 통합, 형태변환, 정렬
7주차
보이는 것을 믿는다 - 탐색적 데이터 분석: 시각화
8주차
아는만큼 보인다 - 탐색적 데이터 분석 및 데이터 전처리
9주차
세상의 흔한 이치 – 정규분포
10주차
마포구와 영등포구는 비슷한가? - 가설 검정과 t-검정
11주차
모든 구를 비교하면? – 분산분석
12주차
성별은 이용거리에 영향이 있을까? - 카이제곱 검정(Chi-Square Test)
13주차
구별 인구와 대여건수는 관계가 있을까? – 상관분석
14주차
기온은 대여건수에 영향을 준다? -회귀분석_수치형 변수
15주차
그럼 강수 여부는 대여건수에 영향을 줄까? - 머신러닝: 다중회귀분석_범주형 변수
16주차
대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까? - 머신러닝: 로지스틱 회귀분석
17주차
대여건수가 500건이 넘을까? 넘지 않을까? - 머신러닝: 의사결정나무
18주차
대여건수가 비슷한 시간대의 구들은 어디일까? - 머신러닝: 군집분석
참여대상
최종 편집 일시
2025/03/25 05:34
프로그램 내용 소개
본 강좌는 Python이라는 인터프리터 언어를 활용하여 다 각도에서 데이터분석, 시각화, 통계 및 머신러닝 알고리즘을 배우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 데이터 준비, 탐색적 데이터분석 및 시각화, 가설검정과 t-검정 등의 통계적인 개념 및 다양한 회귀분석, 의사결정나무, 군집분석 등의 머신러닝 알고리즘을 구현해본다. 본 강좌를 통해 Python기반 빅 데이터 처리를 접하고 고차원적인 문제를 풀기 위해서 통계 및 머신러닝 알고리즘을 적용해보는 방법을 배우도록 한다.
This course aims to learn data analysis, visualization, statistics, and machine learning algorithms from multiple angles using an interpreter language called Python. To this end, we implement statistical concepts such as data preparation, exploratory data analysis and visualization, hypothesis test and t-test, and machine learning algorithms such as various regression analysis, decision tree, and cluster analysis. Through this course, we will learn how to apply statistical and machine learning algorithms to encounter Python-based big data processing and solve high-dimensional problems.
프로그램 유형
진로·취업·창업
핵심역량
융합