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ChatGPT를 활용한 노코드 데이터분석
과정소개
학습목표
Chat GPT의 기본적인 원리와 활용법을 이해하고 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링을 학습합니다. 데이터 분석의 기본 프로세스에 따른 단계별로 필요한 기술과 분석 알고리즘을 학습하고, 다양한 데이터 셋을 이용한 분석 실습을 통해 이론을 실무에 적용하는 것을 목표로 합니다.
교육대상
1. 초급 응용 SW 개발자를 목표로 하는 수강생
2. 디지털 리터리시를 확보하고자 하는 수강생
3. 다양한 산업분야에 종사하고 있는 재직중인 수강생
2. 디지털 리터리시를 확보하고자 하는 수강생
3. 다양한 산업분야에 종사하고 있는 재직중인 수강생
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 과제 | 과제 | 진행단계평가 | 과제 | 과제 | 과제 | 과제 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | - | 25% | 5% | - | 25% | 5% | 30% | 10% | - | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | - | - | - | - | - | - | - | - | 0점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 40점 이상이어야 합니다.
강사소개
- 강사명
- 이숙헌
- 강사약력
- 개발경력 25년차
- 정보통신기술진흥센터 국책심사위원(2016.7이후~)
- ㈜안랩에서 리눅스 커널과 네트워크 관련 프로그램 개발- ㈜랩와이에 연굿소장으로 있으면서 빅데이터 분석, 영상 처리, 게임 개발 등 다양한 분야의 개발
- 현재 ㈜러닝스페이스 기술 이사로 재직중으로 각종 데이터 분석과 강의 및 프로젝트 멘토링
- (전)안양대학교와 삼육대학교 겸임교수 재직, (전)고려대학교, 성신여자대학교, 숙명여자대학교 시간강사 재직
- 메디치 교육센터, 경기도 미래 기술 학교, KH정보 교육원, 서대문 여성인력 개발 센터, 한국IT비즈니스 진흥협회 등 강의
| Clip | 강의명 |
|---|---|
| Chapter 1. 오리엔테이션 | |
| 1 Clip | 과정소개, ChatGPT소개 |
| 2 Clip | 데이터 분석 과정 이해, 공공 데이터 활용법 |
| Chapter 2. 데이터 수집 및 전처리 | |
| 3 Clip | 데이터 수집 기술/ ChatGPT와 데이터 연동 |
| 4 Clip | 데이터 전처리 처리 과정 및 주의사항 |
| 5 Clip | 데이터 결측치 확인 및 처리 방법 실습 |
| 6 Clip | 데이터 이상치 확인 및 처리 방법 실습 |
| 7 Clip | 범주형 데이터 전처리 개념 및 데이터 인코딩 |
| 8 Clip | 수치형 데이터 전처리의 이해 |
| 9 Clip | 수치형 데이터의 표준화와 정규화 이론 및 실습 |
| 10 Clip | [분석예제1] 무역데이터 |
| Chapter 3. 기술 통계 분석 | |
| 11 Clip | 기술 통계적 분석 방법과 결과 해석 |
| 12 Clip | [분석예제2] 코로나와 서울지하철 유동인구분석 |
| 13 Clip | 집단간 비교분석/ [분석예제3] 분산성 분석 실습 |
| Chapter 4. EDA 분석 | |
| 14 Clip | EDA분석 이해 / [분석예제4] 타이타닉 데이터 EDA분석 |
| 15 Clip | EDA분석 기획 방법 / [분석예제5] 학생성적 EDA분석 |
| Chapter 5. 상관 분석 | |
| 16 Clip | 공선성과 상관 계수 개념 이해 |
| 17 Clip | [분석예제6] 범죄자 생활정도 상관분석 |
| 18 Clip | 다중 공선성 문제 및 해결방법 |
| 19 Clip | [분석예제7] 보스턴 집값 상관분석 |
| 20 Clip | 데이터의 상관분석 이해 및 결과 해석 |
| 21 Clip | [분석예제8] 국가별 음주 데이터 상관분석 |
| Chapter 6. 회귀 분석 | |
| 22 Clip | 회귀 분석 개념 및 모델 |
| 23 Clip | [분석예제9] 와인 품질 예측하기 |
| 24 Clip | 회귀 특성 공학 규제 개념 이해 |
| 25 Clip | [분석예제10] 생선 무게 예측하기 |
| 26 Clip | 로지스틱 회귀 분석 개념 이해 및 모델 소개 |
| 27 Clip | [분석예제11] 유방암 발생 예측하기 |
| Chapter 7. 분류 분석 | |
| 28 Clip | 분류분석 개념 및 모델 |
| 29 Clip | 분류분석 모델의 성능평가 지표해석 |
| 30 Clip | [분석예제12] 심부전증 예측하기 |
| 31 Clip | 분류분석-앙상블 모델 소개와 장단점 |
| 32 Clip | [분석예제13] 심장병 예측하기 |
| Chapter 8. 군집 분석 | |
| 33 Clip | 군집 분석 모델 개념과 동작 방식 이해 |
| 34 Clip | 군집 분석 모델들 비교와 평가 |
| 35 Clip | K-means 모델 이해 |
| 36 Clip | [분석예제14] fruit 분류하기 |
| Chapter 9. 시계열 분석 | |
| 37 Clip | 시계열 분석 모델 이해 |
| 38 Clip | 시계열 데이터의 결측치와 이상치 처리 방법 |
| 39 Clip | 시계열 분석 모델들 비교와 선택방법 |
| 40 Clip | [분석예제15] 비트코인 예측하기 |
