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진행중 한글

[DS①입문]데이터 & 인공지능 시작하기

  • 코스/코스구분

    데이터사이언스 / 수료
  • 기관

    Squarenet
  • 언어/번역

    한글/한글
  • 학습 기간

    단기(1~5주)
  • 수강 신청 기간

    2021.03.12 ~ 2030.12.31
  • 강좌 수강 기간

    2021.03.12 ~ 2030.12.31

강의 소개

본 강의는 딥러닝, 머신닝, 인공지능을 포함하는 데이터 사이언스 전반에 대한 Overview와 기초 통계를 소개하고 있습니다.
데이터 & 인공지능 시작하기
본 강좌는 클라우드, 딥러닝, 머신러닝, 인공지능, 데이터 사이언스 전반에 대해서 설명합니다.
본 강좌는 데이터 사이언스 실습과정을 포함하고 있습니다

강의 내용

필수사항
본 강좌의 수강을 위해서는 엑셀 2019를 권장하며 2016을 사용할 수도 있습니다.

강의 계획서

    1. 강좌 소개

    2. 실습파일

    3. 하위 섹션

    1. 4차산업혁명이란?

    2. 추가 학습자료: 4차 산업혁명

    3. 추가 학습자료: 인공지능의 시작

    4. 단원평가

    1. 인공지능

    2. 인공지능 실습

    3. 인공지능 예제

    4. 단원평가

    1. 데이터사이언스

    2. 추가 학습자료: 데이터 사이언스 사례

    3. 단원평가

    1. 데이터 사이언스로 답변할 수 있는 5가지 질문

    2. 데이터 사이언스에 사용할 수 있게 데이터가 준비되었나요?

    3. 데이터로 대답할 수 있는 질문하기

    4. 단순 모델을 사용하여 답변 예측

    5. 데이터 사이언스를 수행하기 위해 다른 사람의 작품 복사

    6. 단원평가

    1. 데이터 사이언티스트 소개

    2. 데이터 사이언스의 즐거움

    3. 데이터 사이언티스트가 하는 일

    4. 데이터 사이언티스트로 성공에 이르는 길

    5. 데이터 사이언티스트에게 필요한 기술

    6. 데이터 사이언티스트 꿈나무에게 전하는 조언

    7. 단원평가

    1. 데이터 소개

    2. 실습: 엑셀로 데이터 작업하기

    3. 데이터 탐색

    4. 실습: 엑셀로 데이터 탐색하기

    5. 데이터 시각화

    6. 실습: 엑셀에서 데이터 시각화(선형차트)

    7. 실습: 엑셀에서 데이터 시각화(세로 막대형)

    8. 실습:엑셀에서 데이터 시각화(파이차트)

    9. 실습:엑셀에서 데이터 시각화(분산형 차트)

    10. 실습:엑셀에서 데이터 시각화(히스토그램)

    11. 실습:엑셀에서 데이터 시각화(상자수염 차트)

    12. 슬라이싱과 다이싱

    13. 실습: 피벗 테이블과 피벗 차트

    14. 단원평가

    1. 통계 시작하기

    2. 중심경향성

    3. 분산과 표준편차

    4. 실습: 엑셀에서 기술통계

    5. 상관관계

    6. 실습: 엑셀에서 상관관계

    7. 가설검정

    8. 회기분석

    9. 단원평가

    1. Final Test

    2. 강의를 마치며

강사소개

김용우교수/선문대학교

Kim Yongwoo는 선문대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직중입니다. 대우정보시스템에서 Microsoft 강사 및 Network 사업부, Hardware 사업부, Software 사업부와 개발부서에서 SE(System Engineer) 및 TA(Technical Architect)로 근무하였으며, 마이크로소프트에서 14년 동안 Window Server 엔지니어, 삼성그룹사 Account Technical Specialist, 공공사업본부 Government, Healthcare, Education 분야의 Account Technology Strategist 및 Partner Lead를 담당했습니다.

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