ADsP 완전정복 (feat.데이터에듀)

데이터를 분석함에 있어 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행해야 합니다. <Part 1. 데이터 이해>에서는 데이터 분석의 기초가 되는 데이터 그리고 데이터베이스의 정의와 특징에 대해 알아보고 빅데이터 이해를 바탕으로 빅데이터의 가치와 영향 비즈니스 모델, 위기 요인과 통제 방안, 미래의 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 의미와 역할에 대해 알아볼 수 있습니다. 데이터 분석은 기업의 핵심 경쟁력을 강화할 수 있는 주요한 분석 과제를 도출하는 것에서부터 시작됩니다. 이러한 분석 과제를 도출하기 위해서는 기업의 환경과 경쟁구도를 분석함으로써 기업의 경쟁력을 향상시키는 전략적 접근이 중요하죠. <Part 2. 데이터 분석 기획>에서는 분석 기회의 발굴과 구조화부터 분석 방안의 구체화 그리고 분석 활용 시나리오와 분석 정의 서 작성에 대해 학습합니다. 그리고 분석 마스터플랜을 수립하고 분석 거버넌스 체계를 이해할 수 있습니다. 데이터 분석에서 가장 먼저 수행되는 부분은 데이터 분석을 위한 프로세스를 이해하고 단계별로 어떤 업무들을 수행할지를 정의하는 부분입니다. 그리고 분석에 필요한 분석 방법론을 결정하는 단계이죠. <Part 3. 데이터 분석>에서는 데이터 분석 프로세스를 이해하고 분석방법론을 이해할 수 있습니다.

머신러닝

이 수업은 인공지능을 구현하는 기술인 머신러닝(Machine learning)을 다루는 수업입니다.

머신러닝&딥러닝 기초부터 실전 입문까지

머신 러닝, 딥러닝 실전 입문 개발을 도와주는 강좌입니다. 실전 입문자를 위해 머신러닝을 위한 기본 베이스인 파이썬 기초 문법과 기초수학부터 알려줍니다. 그리고 개발 환경 구축부터 데이터에 스크레이핑, 머신러닝, 더 나아가 딥러닝을 활용해 볼 수 있습니다.

실무 데이터로 진행하는 데이터 마이닝

데이터 분석가가 실무 데이터로 데이터 분석&데이터 마이닝을 알려주는 강의이고, 실제 기업에서 강의한 내용입니다. 실무에서 데이터를 머신러닝, 딥러닝으로 어떻게 인사이트를 도출할 수 있는지 배울 수 있습니다.

분석가가 알려주는 데이터 분석 입문

데이터 분석가가 알려주는 데이터 분석 입문&기초 강의입니다. 데이터 분석에 대한 전반적인 이해뿐만 아니라 데이터 분석 트렌드와 실무에서 데이터를 어떻게 전처리하는지 알려드립니다.

파이썬(Python) 머신러닝

머신러닝 기술을 이해하기 위해 머신러닝 이론과 머신러닝 알고리즘 뒤편의 수학 개념(통계 이론), 분석기법 특성, 성능 향상 등 다양한 기초지식을 학습할 수 있습니다. 이 강좌에서는 파이썬(Python) 기초부터 머신러닝 라이브러리 활용까지 입문자도 쉽게 따라 할 수 있도록 소개합니다.

파면 팔수록 쉽고 재미있는 머신러닝

Jupyter notebook을 통해 머신러닝을 실습해보고 기초 이론을 공부하실 수 있습니다! 코드 하나하나 상세히 설명하기 때문에 처음 코딩하시는 분들도 충분히 공부하실 수 있습니다

파면 팔수록 쉽고 재미있는 딥러닝

딥러닝의 기초 개념부터 실습까지 공부할 수 있습니다. 이론부터 차근차근 설명하기 때문에 딥러닝을 처음 공부하시는 분들도 충분히 수강하실 수 있습니다

머신러닝 깊게 배우기

처음에는 쉽게 배우는 머신러닝으로 시작하였으나 생각보다 깊이 강의하게 되어 “머신러닝 깊게 배우기” 되었습니다. 통계학적으로 바라보며 머신러닝을 배울 수 있습니다.

스크래치로 배우는 인공지능

헬로소프트의 스크래치로 작성하는 인공지능 기초 강좌입니다. 다양하고 재미있는 예제와 초등학생들도 쉽게 따라 할 수 있는 수업을 통해 스크래치로 인공지능을 공부할 수 있습니다.