Data Analysis
데이터분석 AI 프로젝트
데이터분석 AI 프로젝트
실무 데이터로 배우는 분석과 예측 모델링
본 과정은 AI 기술을 활용한 데이터 분석과 예측 모델링 실습 중심 교육으로, 공공/기업 데이터를 분석하고 실제 문제를 해결하는 AI 프로젝트 수행 능력을 키우는 데 초점을 둡니다.
Python 기반으로 데이터 전처리 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 머신러닝 모델 설계 → 결과 시각화 및 리포트 작성까지 전 과정을 다루며, 특히 회귀/분류/클러스터링 등 다양한 알고리즘을 실무 프로젝트에 적용해봄으로써 취업/이직/포트폴리오 제작에 최적화된 커리큘럼입니다.
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- 교육기간
- 3개월
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- 강의시간(지점별 상이)
- 3시간
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- 난이도
- 입문~고급
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- 인원
- 20내외
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- 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
- 02-313-0613
이런 분들께 추천해요!
데이터분석과 AI 모델링을 실무에 적용하고자 하는 입문자 또는 실무자
Python으로 분석 프로젝트를 수행하고 싶은 취업 준비생
마케팅, 경영, 의료, 공공 분야 데이터 분석 경험이 필요한 직무 지원자
데이터 기반 의사결정 능력을 갖추고 싶은 기획자 및 관리자
데이터분석 AI 프로젝트과정의 핵심 포인트
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POINT.01
실제 데이터를 활용한 문제 해결형 학습
공공데이터, 마케팅데이터, 금융·소비·교통·의료 등 실사례 기반 -
POINT.02
Python 분석 전 과정 실습 (전처리 → 모델링 → 평가)
Pandas, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost, Statsmodels 등 활용 -
POINT.03
머신러닝 모델 실습: 회귀, 분류, 군집화, 이상치 탐지 등
Linear Regression, KNN, RandomForest, KMeans, LightGBM 등 -
POINT.04
시각화 및 리포트 제작 능력 강화
Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit 기반 시각화 및 웹 리포트 가능
데이터분석 AI 프로젝트 커리큘럼 안내
실제 데이터를 기반으로 통계 분석, 머신러닝, 예측 모델링까지 수행하며 포트폴리오를 완성할 수 있는 실무형 AI 교육 과정입니다.
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Chapter.01
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개발환경 구축 & AI 개념
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- 주피터 노트북 환경 구축
- Python 자료구조 알고리즘 총 복습
- AI, 머신러닝, 딥러닝 개념
- 모델 종류
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Chapter.02
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머신러닝 전 수학개념
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- 선형대수학이 머신러닝에 필요한 이유
- Numpy와 행렬
- 미분이 머신러닝에 필요한 이유
- 함수, 그래프, 변화율, 미분
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Chapter.03
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데이터 전처리
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- 데이터 전처리 개념, 필요성, 목적
- 결측치, 이상치 처리
- One-hot Encoding
- Feature Scaling
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Chapter.04
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머신러닝 - 지도 학습
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- 회귀분석
- k-최근접 이웃
- 의사결정 나무
- 랜덤포레스트
- SVM (서포트 벡터 머신)
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Chapter.05
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머신러닝 - 비지도 학습
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- 군집화 (클러스터링)
- 차원축소
- DBSCAN
- PCA (주성분 분석)
- t-SNE
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Chapter.06
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머신러닝 - 강화 학습
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- 강화 학습의 개념과 원리
- Q - 러닝
- DQN (딥 강화 학습)
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Chapter.07
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교차검증 및 모델 평가
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- 교차검증 개념, 필요성
- K-fold 교차 검증
- Stratified Cross Validation
- 모델 평가 지표
- 모델 선택 겨념과 필요성
- 앙상블 방법
- 하이퍼 파라미터 개념
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Chapter.08
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딥러닝 I
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- 딥러닝 모델 구성의 개념
- 손실 함수와 최적화 알고리즘
- CNN 개념
- CNN 학습 실습 - 이미지 분류
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Chapter.09
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딥러닝 II
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- GAN 개념
- GAN 학습 실습 - 이미지 생성
- RNN 개념
- RNN 학습 실습 - 자연어 처리
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Chapter.10
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딥러닝 III
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- CNN, RNN, GAN 총 정리
- 머신러닝, 딥러닝 총 복습
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Chapter.11
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자유 주제 프로젝트 구축 및 배포
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- 프로젝트 기획 제작
- 프로젝트 구축
- 프로젝트 테스트 및 지도
- 프로젝트 발표
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취업의 핵심
실무 기반 프로젝트로 완성하는 포트폴리오
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step.01
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-학습과정 기반 진출 분야 안내
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