API 공공데이터 기반 빅데이터 분석 
- 강사명 조영훈
- 강의수총 60강
- 수강기간0일
- 수강료0원
강좌특징
다양한 데이터의 형태를 이해하고, 분석을 위해 처리하며 목적에 맞게 분석을 수행하는 방법을 학습합니다.
강의정보
이 강의는 어떻게 구성되었나요?
| 차시 |
강의내용 |
샘플강의 |
| 1강 |
데이터 분석을 위한 환경설정 |
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| 2강 |
데이터 분석을 위한 library 1 |
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| 3강 |
데이터 분석을 위한 library 2 |
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| 4강 |
데이터 분석을 위한 library 3 |
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| 5강 |
데이터 분석을 위한 library 4 |
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| 6강 |
pandas 자료구조 1 |
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| 7강 |
pandas 자료구조 2 |
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| 8강 |
pandas 자료구조 3 |
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| 9강 |
pandas 자료구조 4 |
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| 10강 |
pandas 자료구조 5 |
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| 11강 |
산술연산 |
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| 12강 |
데이터 입출력 |
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| 13강 |
데이터 살펴보기 |
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| 14강 |
Visualization 1 |
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| 15강 |
Visualization 2 |
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| 16강 |
Visualization 3 |
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| 17강 |
데이터 분석 절차, 단계, 방법론 1 |
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| 18강 |
데이터 분석 절차, 단계, 방법론 2 |
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| 19강 |
CRISP-DM 기반의 데이터 분석 1 |
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| 20강 |
CRISP-DM 기반의 데이터 분석 2 |
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| 21강 |
CRISP-DM 기반의 데이터 분석 3 |
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| 22강 |
R-Squared |
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| 23강 |
Over/Under fitting |
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| 24강 |
다양한 회귀문제 평가지표들 |
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| 25강 |
Feature Selection 1 |
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| 26강 |
Feature Selection 2 |
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| 27강 |
Feature Selection 3 |
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| 28강 |
Data Handling |
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| 29강 |
Funtion mapping |
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| 30강 |
그룹 연산 |
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| 31강 |
Classification 모델 분석 |
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| 32강 |
경우의 수 column 처리 1 |
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| 33강 |
경우의 수 column 처리 2 |
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| 34강 |
경우의 수 column 처리 3 |
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| 35강 |
경우의 수 column 처리 4 |
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| 36강 |
경우의 수 column 처리 5 |
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| 37강 |
Exploratory Data Analysis 1 |
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| 38강 |
Exploratory Data Analysis 2 |
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| 39강 |
graphviz |
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| 40강 |
gini 계수 |
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| 41강 |
알고리즘 구분용 용어 |
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| 42강 |
분류 문제의 평가지표 |
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| 43강 |
precision과 recall의 차이점 |
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| 44강 |
ROC Curve |
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| 45강 |
Hyperparameter Tuning 1 |
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| 46강 |
Hyperparameter Tuning 2 |
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| 47강 |
Hyperparameter Tuning 3 |
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| 48강 |
새로운 데이터 셋 소개 |
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| 49강 |
NULL 처리 1 |
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| 50강 |
NULL 처리 2 |
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| 51강 |
방향성과 맞는 그래프 그리기 1 |
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| 52강 |
방향성과 맞는 그래프 그리기 2 |
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| 53강 |
Outlier 판별과 처리 1 |
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| 54강 |
Scaling 1 |
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| 55강 |
Scaling 2 |
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| 56강 |
경우의 수 column 변환 과정 |
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| 57강 |
Cross Validation |
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| 58강 |
Clustering Algorithm 1 |
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| 59강 |
Clustering Algorithm 2 |
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| 60강 |
Dimensionality Reduction |
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패키지
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(패키지 과정은 할인율이 높고, 더 오랫동안 수업참여를 할 수 있습니다.)
생생수강후기
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JWJW
빅데이터 분석에 필요한 자료들, 분석방법에 대해서도 자세하게 알려주는 강의였어요. 회귀분석, 분류분석, 군집분석도 종류가 헷갈렸는데 강의를 듣고나서는 정확하게 구분할 수 있게 되었고요. 시각화 방법에도 막대그래프, 파이차크, 도우넛, 히스토그램 등 다양한 지표가 있다는 것을 알게되어 재밌었어요~~! 얼른 실제로 적용해보고 싶습니다 ㅎㅎㅎㅎ
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taesick2
빅데이터 전문가가 되기 위해 필요한 기본 이론과 지식들을 전반적으로 모두 알려주셔서 좋았어요. 시각자료를 분석하는 방법도 직접 보여주셔서 이해하는데에 어려움이 없었어요. 빅데이터가 점점 재밌어집니다. 앞으로 다른 데이터 강의들도 차근차근 완강하겠습니다 :)
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shinmin4
데이터 분석에 필요한 알고리즘 구분용 용어, 데이터 셋, null 처리 재미있게 잘 들었습니다. 한강의가 20분 내여서 더 편하게 집중해서 들을 수 있었어요. 감사합니다~~~~
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qudgur88
pandas 자료구조, visualization, 데이터 분석 절차 등 복잡한 데이터를 분석하는데 필요한 다양한 지식과 기술, 지표들을 배울수 있어서 정말 많은 도움이 되었습니다. 덕부에 빅데이터 전문가에 더욱 관심이 생기네요. 순식간에 완강을 했어요ㅎㅎㅎ
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rlqhr9090
- 회귀분석, 분류분석, 군집분석에 대해서 자세히 배웠어요. 요즘 자주 쓰이는 시각화 방법과 알고리즘들도 강의에서 접할 수 있어서 좋았습니다. 특히 초반부터 데이터분석 라이브러리를 자세하게 다루어주니까 더 재미있게 학습했습니다. 감사합니다~!!
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taesoo12
강사님이 직접 실습하는 과정도 많이 보여주셔서 지루할 틈이 없었어요ㅎㅎㅎ 설명도 꼼꼼하게 잘해주시고 예시가 많아서 더 좋았어요. 잘 들었습니다~!
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leejhoo
강의에서 다양한 예시와 시각화 자료들을 많이 보여주셔서 이해하기 쉬웠어요. 데이터 분석에도 흥미가 생겼습니다. 강의 추천합니다~!