업무효율화를 위한 "AI를 활용한 빅데이터 분석" 단기 특강안내

AI를 활용한 빅데이터 분석 교육은 빅데이터를 수집, 처리, 분석하는 기본적인 방법과 이를 위해 AI(특히 머신러닝)를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 교육하는 과정입니다. 파이썬과 엑셀은 이 과정에서 중요한 도구로 사용됩니다.

1. 파이썬 기초: 파이썬은 빅데이터 분석에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 파이썬 기초 모듈에서는 변수, 데이터 타입, 제어 구조, 함수 등의 기본적인 프로그래밍 개념을 배우게 됩니다.
2. 파이썬 라이브러리 활용: 파이썬은 다양한 데이터 분석과 머신러닝 라이브러리를 제공합니다. pandas는 데이터 처리와 분석에, NumPy는 과학 계산에, Matplotlib과 Seaborn은 데이터 시각화에, scikit-learn은 머신러닝에 주로 사용됩니다.
3. 데이터 수집과 전처리: 웹 크롤링, API 사용법, 파일 입출력 등의 방법을 배워 실제 데이터를 수집하는 방법을 배우게 됩니다. 또한, 이렇게 수집한 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 데이터 전처리 기법에 대해 배우게 됩니다.
4. 데이터 분석: 기술 통계, 탐색적 데이터 분석, 가설 검정 등의 기본적인 데이터 분석 방법을 배우게 됩니다.
5. 머신러닝 기초: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 머신러닝 기법과, 회귀, 분류, 클러스터링 등의 알고리즘에 대해 배우게 됩니다.
6. AI를 이용한 빅데이터 분석: 실제 빅데이터 문제에 AI를 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 이를 통해 예측 모델링, 추천 시스템, 자연어 처리 등의 머신러닝과 AI 기법을 실제 문제에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
7. 엑셀 활용: 엑셀은 간단한 데이터 분석과 시각화에 매우 유용한 도구입니다. 엑셀에서 제공하는 다양한 함수와 피벗 테이블, 차트 등을 활용하는 방법을 배우게 됩니다.