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빅데이터 시대!! 데이터를 분석∙활용하기 위한 통계는 필수! 고객과 시장에 대한 통찰력(insight)을 추출하고 활용할 수 있는 기본적인 통계 상식에 대해 살펴봅니다

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

ADsP 자격증 합격 전략을 알아보고 암기 과목들을 요약해서 배워봅니다. 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

국가공인 데이터분석 준전문가 자격증(ADsP)을 취득하고자 하는 분을 위한 예상 문제 & 최신 기출복원 문제풀이 과정입니다.

빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 실기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.

데이터 분석 전문가 양성이 필요한 시점에 본 과정은 국가 공인 '데이터분석 준전문가' 자격증을 취득하기 위한 과정입니다.

데이터 분석가에도 종류가 있다는 거 알고 계신가요? 인하우스 데이터 분석가와 컨설팅 데이터 분석가의 모든 것이 궁금하다면 이번 세미나를 들어보세요!

ChatGPT, Clova X를 비롯한 생성형 AI가 데이터 분석에 활용될 수 있는 다양한 가능성과 앞으로의 미래가 궁금하시다면, 이번 5월 세미나를 들어보세요!

쉽고 편리하게 자료를 처리하는 R언어로, 컴퓨터 비전공자도 자신의 전공분야와 관련해 컴퓨터 프로그램 활용 역량을 키워보자!

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

데이터 전처리 + 데이터 시각화 + 대시보드 기획 = 데이터 기반 문제 해결

데이터 분석가로 취업하고 싶으신가요? 제가 겪었던 부분을 기반으로 실제 회사에서 데이터 직군별 업무에 대해서 한 번 살펴볼게요.

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

R과 R Studio를 통해 정책 평가를 이해하고 시도해보자!

이 강의는 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 코.알.못들을 위해 제작되었습니다. 최대한 압축적으로 학습해 시험에 합격할 수 있게 도와드릴 뿐만 아니라, 진로 등을 고민하는 사람에게 가볍게 코딩 및 머신러닝 등에 대해 접해볼 수 있는 기회를 제공해드립니다.

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