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3기 빅데이터분석 마스터 과정
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| 차시 | 강의명 | 학습시간 |
|---|---|---|
| I. Python 핵심 | ||
| 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 |
| 8차시 | 단변량 데이터 탐색 | 34분 |
| 9차시 | 이변량 데이터 탐색 | 22분 |
| 10차시 | 이상치 처리 | 32분 |
| 11차시 | 변수 변환 | 15분 |
| 12차시 | 결측값 처리 | 44분 |
| 13차시 | 데이터 정제 실전 과제 | 35분 |
| 14차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 | 43분 |
| 15차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 실습과 시각화 | 30분 |
| 16차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 29분 |
| 17차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 개념과 원리 | 22분 |
| 18차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 실습과 시각화 | 10분 |
| 19차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 개념과 원리 | 27분 |
| 20차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 실습과 시각화 | 18분 |
| 21차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 개념과 원리 | 39분 |
| 22차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 실습과 시각화 | 51분 |
| 23차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 개념과 원리 | 10분 |
| 24차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 실습과 시각화 | 19분 |
| 25차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 개념과 원리 | 29분 |
| 26차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화 | 35분 |
| II. 텍스트마이닝 | ||
| 27차시 | Text Mining의 개념과 활용 | 26분 |
| 28차시 | Text Mining 분석법과 자료확보 | 22분 |
| 29차시 | Text 분석 패키지 설치 | 28분 |
| 30차시 | 형태소 분석기와 데이터 불러오기 | 28분 |
| 31차시 | 전처리와 정규식 | 29분 |
| 32차시 | 워드클라우드와 집단/기간별 분석 | 21분 |
| 33차시 | 워드네크워크 분석 | 23분 |
| 34차시 | 특정 키워드 매칭 추출 및 분석 | 13분 |
| 35차시 | n-gram 네트워크 분석 | 13분 |
| 36차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리 | 41분 |
| 37차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding | 28분 |
| 38차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network | 44분 |
| 39차시 | 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | 23분 |
| 40차시 | 속성별 키워드 및 감성단어 추출 | 15분 |
| 41차시 | 문장세분화 및 감성 스코어링 | 27분 |
| 42차시 | 데이터병합 및 특정키워드 감성분석 | 7분 |
| 43차시 | 텍스트 Clustering의 이해 | 21분 |
| 44차시 | 단어기준 클러스터 | 27분 |
| 45차시 | 문장기준 클러스터 | 9분 |
| 46차시 | LDA와 토픽모델링 | 18분 |
| 47차시 | LDA 분석 | 23분 |
| 48차시 | word2vec과 doc2vec | 22분 |
| 49차시 | word2vec 분석 | 16분 |
| 50차시 | doc2vec 분석 | 14분 |
| 51차시 | 감성분류를 위한 텍스트 전처리 | 45분 |
| 52차시 | 머신러닝으로 감성분류하기 | 21분 |
| III. 머신러닝 | ||
| 53차시 | 데이터와 알고리즘 | 16분 |
| 54차시 | 머신러닝 프로세스 | 30분 |
| 55차시 | 머신러닝 맛보기1: 분류 문제(로지스틱 회귀분석) | 60분 |
| 56차시 | 머신러닝 맛보기2: 회귀 문제(선형회귀분석) | 21분 |
| 57차시 | 머신러닝 프로세스1: 범주변수의 변환: one-hot-encoding | 21분 |
| 58차시 | 머신러닝 프로세스2: 데이터셋 분할과 모델검증 | 34분 |
| 59차시 | 머신러닝 프로세스3: 데이터 스케일링 | 46분 |
| 60차시 | 머신러닝 프로세스4: 모델 훈련과 세부튜닝 | 28분 |
| 61차시 | 머신러닝 프로세스5: 모델 평가 | 31분 |
| 62차시 | 머신러닝 프로세스6: 다중분류 | 24분 |
| 63차시 | 데이터의 3대 유형 | 18분 |
| 64차시 | 지도학습 알고리즘1: 로지스틱 회귀모델 | 40분 |
| 65차시 | 지도학습 알고리즘2: k-최근접이웃법(KNN) | 26분 |
| 66차시 | 지도학습 알고리즘3: 나이브 베이즈 | 19분 |
| 67차시 | 지도학습 알고리즘4: 인공신경망 | 40분 |
| 68차시 | 지도학습 알고리즘5: 서포트 벡터 머신(SVM) | 33분 |
| 69차시 | 지도학습 알고리즘6: 의사결정나무(Decision Tree) | 21분 |
| 70차시 | 지도학습 알고리즘7: 랜덤 포레스트(Random Forest) | 20분 |
| 71차시 | 지도학습 알고리즘8: 투표기반 앙상블 | 20분 |
| 72차시 | 지도학습 알고리즘9: 앙상블 배깅 | 17분 |
| 73차시 | 지도학습 알고리즘10: 앙상블 부스팅 | 15분 |
| 74차시 | 지도학습 알고리즘11: 앙상블 스태킹 | 17분 |
| 75차시 | 지도학습 알고리즘12: 선형 회귀모델 | 23분 |
| 76차시 | 지도학습 알고리즘13: 릿지(Ridge) 회귀모델 | 9분 |
| 77차시 | 지도학습 알고리즘14: 라소(Lasso) 회귀모델 | 6분 |
| 78차시 | 지도학습 알고리즘15: 엘라스틱넷 | 10분 |
| 79차시 | 비지도학습 알고리즘1: 군집분석 | 42분 |
| 80차시 | 비지도학습 알고리즘2: DBSCAN | 16분 |
| 81차시 | 비지도학습 알고리즘3: 연관규칙분석 | 24분 |
| IV. 딥러닝 | ||
| 82차시 | 딥러닝의 개요 | 31분 |
| 83차시 | 딥러닝의 발전 | 36분 |
| 84차시 | 다층 퍼센트론의 이해 | 14분 |
| 85차시 | 다층 퍼센트론의 필요성 | 20분 |
| 86차시 | Tensorflow 설치와 이해 | 26분 |
| 87차시 | 회귀문제와 Cost Function | 21분 |
| 88차시 | 딥러닝 A to Z | 37분 |
| 89차시 | 하이퍼파라미터1: 데이터분할과 정규화 | 34분 |
| 90차시 | 하이퍼파라미터2: 학습단위의 이해 | 14분 |
| 91차시 | 하이퍼파라미터3: 활성화함수의 이해 | 24분 |
| 92차시 | 하이퍼파라미터4: 은닉층의 이해 | 12분 |
| 93차시 | 하이퍼파라미터5: 역전파와 고속옵티마이저 | 13분 |
| 94차시 | 하이퍼파라미터6: 학습률과 분석 프로세스 | 12분 |
| 95차시 | 분류문제와 Cost Function | 15분 |
| 96차시 | 이진분류 분석 | 18분 |
| 97차시 | 다항분류 분석 | 12분 |
| 98차시 | 딥러닝과 규제화 | 23분 |
| 99차시 | 딥러닝 모델의 규제 적용 실습 | 33분 |
| 100차시 | 실전 딥러닝 가이드 | 24분 |
| 101차시 | CNN의 개념과 원리 | 32분 |
| 102차시 | openCV로 이미지 정제하기 | 26분 |
| 103차시 | 개와 고양이 사진 분류 | 48분 |
| 104차시 | MNIST 숫자 분류 | 15분 |
| 105차시 | RNN의 개념과 원리 | 21분 |
| 106차시 | RNN, GRU, LSTM 이해 | 30분 |
| 107차시 | RNN으로 주식예측하기 | 40분 |
| 108차시 | RNN으로 감성분류하기 | 38분 |
