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1강 intro

2강 R기초(1)

3강 R기초(2)

4강 일변량자료탐색

5강 다변량자료탐색

6강 데이터분석사례

7강 R프로그래밍

8강 데이터시각화

9강 회귀분석

1강 Python 프로그래밍

2강 Python을 위한 Jupyter Notebook 활용

3강 데이터 타입 종류

4강 연산자

5강 흐름제어

6강 함수

7강 객체지향 프로그래밍

8강 (NumPy) 배열과 벡터 계산

9강 (Pandas) 데이터프레임 기초 및 응용

10강 기초 예제 실습

과목1.Python 기초

- Python 개요와 설치

- 변수, 문장, 조건문과 Loop

- 함수, Module과 프로그램, 예제프로그램 실습 과목2.Python 프로그래밍(1) (228분)

- String - List/Dictionary/Set

- Module과 Package 과목3.Python 프로그래밍(2) (151분)

- File & I/O - OOP

- Exception 처리 과목4.Python 프로그래밍(3) (86분)

- Regular Expression, 데이터베이스 활용

- Standard Library, 기타 유용한 기능 과목5.Python을 활용한 데이터분석(1) (156분)

- Python 활용 데이터분석 프로세스, 주요패키지

- 환경설정 과목6.Python을 활용한 데이터분석(2) (98분)

- Python과 데이터분석의 영역

- Python과 빅데이터 - 마무리

1강 데이터 가치의 재발견

2강 4차 산업혁명과 데이터

3강 빅데이터의 이해

4강 데이터 분석 전문가의 역량

5강 데이터 분석 방법론

6강 기계학습의 이해

7강 데이터 분석 사례

- 초연결 시대의 새로운 가치 창출

- Apache Spark을 활용한 실시간 데이터 처리/분석

- IoT 센서 데이터 자동 분석 소프트웨어 아키텍처 : 스마트 빌딩 적용사례

- 데이터 분석 기반의 제조 부문 RTEWS(Real Time Early Warning System)

1회 인공신경망과 함수추정

2회 인공신경망 모형

3회 restricted Bolztmann machine

4회 딥 뉴럴 네트워크

5회 딥 뉴럴 네트워크 실습