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데이터 과학
( 24 모듈 )

모듈 #1
데이터 과학 소개
데이터 과학 개요, 중요성 및 응용 프로그램

모듈 #2
데이터 과학 프로세스
데이터 과학 프로세스 이해: 문제 정의, 데이터 수집, 정리, 분석 및 시각화

모듈 #3
데이터 과학을 위한 Python
데이터 과학을 위한 Python 프로그래밍 언어 및 라이브러리 소개(NumPy, Pandas 등)

모듈 #4
데이터 전처리
누락된 값 처리, 데이터 정규화, 기능 스케일링 및 데이터 변환

모듈 #5
데이터 시각화
Matplotlib 및 Seaborn을 사용한 데이터 시각화 소개

모듈 #6
기술 통계
중심 경향, 변동성 및 데이터 분포 측정

모듈 #7
추론 통계
가설 검정, 신뢰 구간 및 p-값

모듈 #8
회귀 분석
단순 및 다중 선형 회귀, 회귀 가정 및 모델 평가

모듈 #9
기능 엔지니어링
특징 선택, 추출 및 생성 기술

모듈 #10
지도 학습
지도 학습, 분류 및 회귀 소개

모듈 #11
비지도 학습
비지도 학습, 클러스터링 및 차원 감소 소개

모듈 #12
모델 평가
모델 성능, 과대적합 및 과소적합 평가를 위한 지표

모듈 #13
의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트
의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트 소개, 장점 및 한계

모듈 #14
지원 벡터 머신
지원 벡터 머신, 커널 트릭 및 SVM 유형 소개

모듈 #15
신경망
신경망, 퍼셉트론 및 다층 퍼셉트론 소개

모듈 #16
딥 러닝
딥 러닝, 합성곱 신경망 및 순환 신경망 소개

모듈 #17
자연어 처리
자연어 처리, 텍스트 전처리 및 텍스트 표현

모듈 #18
빅 데이터 및 NoSQL 데이터베이스
빅 데이터, Hadoop 생태계 및 NoSQL 데이터베이스 소개

모듈 #19
데이터 스토리텔링
데이터 시각화 및 스토리텔링을 사용한 통찰력 및 결과의 효과적인 전달

모듈 #20
데이터 과학 도구 및 기술
데이터 과학 도구 및 기술, Jupyter Notebooks 및 Git 소개

모듈 #21
사례 연구 1: 회귀 분석
실제 문제에 회귀 분석 적용

모듈 #22
사례 연구 2: 분류
실제 문제에 분류 기술 적용

모듈 #23
사례 연구 3: 클러스터링
실제 문제에 클러스터링 기술 적용

모듈 #24
코스 마무리 및 결론
데이터 과학 경력의 다음 단계 계획

배우고 공유하며 경쟁 할 준비가 되셨습니까?

언어 학습 도우미
음성 지원 포함

안녕하세요! 시작할 준비가 되셨나요? 마이크를 테스트해 봅시다.

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