[Biz 아카이브] ChatGPT 활용 업무효율화(일잘러 실무)
한국사회능력개발원
실무에서 가장 많이 활용되는 분야(파일 및 폴더, 엑셀, 파워포인트, 워드, PDF, 데이터 분석)의 업무자동화를 위한 ChatGPT 프롬프트 사용법을 다양한 실습예제를 통해 알려드립니다.
입문
ChatGPT, 업무 생산성, MS-Office
ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。
データサイエンスの重要性を理解し、データ分析に必要なPythonライブラリを把握できる。
データを分析するためのPython関数を習得できる。
Pandasを利用してデータを収集し、分析することができます。
意思決定のために分析したデータをグラフで視覚化し、資料化することができる。
4次産業革命以降、「今後100年はビッグデータの戦い」という言葉が出るほど、ビッグデータの管理、分析、活用などの重要性が高まりました。迅速な時間内に正確な情報を収集し、効果的に分析できる技術力は会社員の必須能力となっています。このコースでは、ビッグデータの分析に必要なコアPython文法を調べ、さまざまな例でビッグデータファイルの処理や可視化方法などを紹介しました。
データサイエンスの重要性を理解し、データ分析に必要なPythonライブラリを把握し、データを分析できるPython関数を習得できるように構成しました。 Pandasを使用してデータを収集し、分析する方法を提示し、意思決定のために分析したデータをチャートで可視化し、データ化できるように構成しました。
データを分析できるPython関数を習得し、データを収集し、分析する方法を提示します。
実際の例に基づいて、複雑な情報をレポートに適した視覚資料に変換する方法を紹介しました。
実務ですぐに利用可能なキーワードキーワード中心のマイクロランニングにより、テーマ別学習が可能です。
データサイエンスの理解
開発環境の構成
Numpyの理解と実践
Pandasの理解と実践
DataFrameを扱う実践
DataFrameの追加と選択の練習
DataFrameの変更と削除の実践
データファイル処理(1)
データファイル処理(2)
データ情報の確認
統計情報の確認
欠測値変換
欠測値の削除
意思決定のためのデータ可視化
拡張ビジュアライゼーションライブラリ
タイタニック探索的データ分析
企業体、公共機関、大学などで深い講義で好評を博している講師を交渉し、差別化された内容を提示しました。
県)コードキャンパス代表
県)韓国生産省本部Python部門講師
前)㈱エスアイエス双竜教育センター講師
前)モバイルラップ情報教育院講師
前)軽実連ハイテル情報教育院講師
学習対象は
誰でしょう?
アプリケーションプログラム開発及びデータベース管理業務を始める実務者
プログラミングで業務を効率化しようとするすべてのビジネスパーソン
ビッグデータ分析を通じて実務活用が必要な全ての役職員
296
受講生
23
受講レビュー
4.5
講座評価
117
講座
1987년에 설립된 한국생산성본부 부설기관으로, 기업과 공공기관의 임직원을 대상으로 회사생활에 꼭 필요한 직무교육을 제공하고 있습니다.
실제 기업의 업무에서 일어나는 ‘일’을 바탕으로 실무역량 강화를 위한 직무역량(Job-Duty-Task) 기반의 교육 콘텐츠를 구성했습니다.
차원이 다른 직무교육을 경험해 보세요!
홈페이지 : https://www.kpcice.or.kr
全体
48件 ∙ (10時間 37分)
1. データサイエンスの必要性
11:12
3. 必須Pythonライブラリの理解
10:31
4. 開発環境のインストールと構成
13:29
5. 環境設定
13:01
7. NumPy 配列
23:36
8. 多次元配列とブロードキャスティング
11:08
9. 連続的な値を持つ多次元配列の生成
10:15
10. pandas 理解
11:30
11. Pandas データ構造
06:23
12. パンダス データファイル読み込み
16:51
13. データ選択
16:22
14. 新しい列を追加する
06:15
15. データ集計
20:28
16. 列を追加する
11:59
17. 行を追加する
10:43
18. 元素を選択
36:47
19. 列の要素値を変更する
06:52
20. 行の要素値を変更する
07:35
21. 要素を削除する
16:35
22. データの読み取りと書き込み関数
11:21
23. エクセルファイルに保存
20:24
24. エクセルファイル読み込み
06:09
25. CSVで保存
18:24
26. CSVファイル読み込み
06:18
27. JSONファイルの保存と読み込み
08:48
28. データを調べるメソッド
15:26
29. 特定の列のデータ型情報確認
06:01
30. データの記述統計情報
10:37
31. 列の情報確認
11:07
32. 平均値と中央値の情報確認
11:39
34. データ正規化理解
02:39
35. 欠損値データ確認
11:26
36. 欠損値データを置換する
25:56
37. 欠損値のある列を削除
09:33
38. 欠損値がある行を削除
06:32
39. 欠損値全削除
25:59
40. データ視覚化理解
12:06
41. pandas グラフ ツール
09:52
42. pandas 視覚化 実習
30:23
43. Seaborn 可視化ライブラリ
04:08
44. 線形回帰 可視化
15:26
45. 様々な可視化実習
22:53
46. タイタニックデータの読み込み
08:54
47. タイタニック 探索的データ分析
04:48
48. タイタニック視覚化
33:32
¥12,951
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