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떠먹여주는 ChatGPT 데이터 분석(feat. 파이썬)
| 과정코드 | HLSP80564 |
|---|---|
| 교육분야 | 공통/직무 > 비즈니스 스킬 > 데이터분석 |
| 학습방법 | 동영상(Web+ Mobile) |
| 교재제공 여부 | 없음 - |
| 고용보험 환급액 | 없음 |
| 교육비 | 130,000원 |
| 학습기간 | 1개월 |
| 학습시간 |
12시간
(영상재생시간 06:10:50) *영상재생시간은 퀴즈와 summary를 제외한 영상시간입니다. |
과정개요
전문가 영역이었던 파이썬을 활용한 데이터분석! 파이썬이 아무리 쉬운 프로그래밍 언어라고 하지만 IT 비전공자가 배워서 써먹기에는 역부족이었죠, 하지만, ChatGPT를 활용한다면 얘기가 달라집니다. ChatGPT에게 데이터분석을 위한 기본 지식을 지원받고 도메인 전문성을 보유한 나는 인사이트를 도출하는 것에 집중하여 대체할 수 없는 핵심인재로 거듭나보세요!
학습목표
1. ChatGPT와 Python에 대한 이해를 바탕으로 데이터 시각화, 데이터 분석을 수행할 수 있다.
2. 정형 데이터와 비정형 데이터를 활용하여 기계학습 모델링을 수행할 수 있다.
2. 정형 데이터와 비정형 데이터를 활용하여 기계학습 모델링을 수행할 수 있다.
과정특징
1. 파이썬으로 데이터분석을 시도했었지만 너무 어려워서 포기했던 분이라면 주목!
파이썬과 데이터분석을 위한 기본지식은 챗지피티로 실시간 지원받고, 나는 업무 데이터 분석을 위한 코어를 익히는
'현대화된 업무 방식 학습'
2. 배우기 쉽다고 익히는 지식도 얕다고 생각하면 오산! 논코딩 인공지능 교육의 대가 알고리즘 랩스의 CTO님이 직접 전하는 쉽고도 전문적인 파이썬 데이터분석 과정!
3. 업무에 적용하지 못하면 배우나마나! 직장에서 분석 빈도가 높은 업무데이터를 활용한 실습
파이썬과 데이터분석을 위한 기본지식은 챗지피티로 실시간 지원받고, 나는 업무 데이터 분석을 위한 코어를 익히는
'현대화된 업무 방식 학습'
2. 배우기 쉽다고 익히는 지식도 얕다고 생각하면 오산! 논코딩 인공지능 교육의 대가 알고리즘 랩스의 CTO님이 직접 전하는 쉽고도 전문적인 파이썬 데이터분석 과정!
3. 업무에 적용하지 못하면 배우나마나! 직장에서 분석 빈도가 높은 업무데이터를 활용한 실습
교육대상
1. ChatGPT를 활용한 Python 데이터 분석에 관심 있는 임직원
2. 코딩은 못하지만 데이터분석은 전문적으로 수행하고 싶은 현업 담당자
3. 파이썬으로 데이터분석을 시도했었지만 너무 어려워서 포기했던 직장인
2. 코딩은 못하지만 데이터분석은 전문적으로 수행하고 싶은 현업 담당자
3. 파이썬으로 데이터분석을 시도했었지만 너무 어려워서 포기했던 직장인
교수소개
- 교수명
- 손진호(알고리즘랩스)
- 학력
- 한양대 기계공학과
- 경력
-
(현) 알고리즘랩스 대표이사
(전) 삼성 소프트웨어 면접관
[수상 및 프로젝트]
한국정보올림피아드 은상
중소 벤처기업 장관상 수상
KB/LG/현대자동차 외 100여개 기업 AI프로젝트 진행
[저서 ] - AI 피보팅
- 교수명
- 신현규
- 학력
-
포항공과대학교 컴퓨터 공학부 학사
카이스트 전산학부 HCI 석사
- 경력
-
AI for Smart Life, KAIST
Introduction to Human - AI Interaction, KAIST
Introduction to Algorithm, KAIST
Introduction to Human - Computer Interaction, KAIST
Database System, POSTECH
Algorithmlabs, 현대자동차 신입사원 AI 연수
Algorithmlabs, LG 인화원 직무별 AI Session 교육 컨텐츠 개발
Algorithmlabs, CJ 인재원 직무별 AI Session 교육 컨텐츠 개발
Algorithmlabs, 현대자동차 인재개발원 ChatGPT 교육 컨텐츠 개발
교육목차
- 제1장
- 데이터 분석 초급 - 파이썬 기본 함수 활용
- 제1절
- 데이터 사이언스 소개
- 제2절
- 파이썬 소개 및 환경 설정
- 제3절
- 시각화 기초 : 연간 독서량 시각화
- 제4절
- 분석 기초 : 연간 독서량 분석
- 제2장
- 데이터 분석 중급 - 인공지능 알고리즘 활용 (정형데이터)
- 제1절
- 시계열데이터 시각화 : 연간 평균 기온 시각화
- 제2절
- 시계열 데이터 분석 : 연간 평균 기온 분석
- 제3절
- 탐색적 데이터 분석(EDA) : 자동차 시세 시각화
- 제4절
- 인공지능과 모델링 : 자동차 시세 모델링 및 모델 평가
- 제5절
- 클러스터링의 이해 : 소비자 데이터 분석 Ⅰ
- 제6절
- 클러스터링 평가 : 소비자 데이터 분석 II
- 제3장
- 데이터 분석 고급 - 인공지능 알고리즘 활용 (비정형데이터)
- 제1절
- 비정형 데이터 분석 : 리뷰 데이터 분석 I
- 제2절
- 비정형 데이터 모델링 및 평가 : 리뷰 데이터 분석 II
수료기준
| 항목 | 사전 진단 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 수료점수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 평가 비율 | 0% | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 이상 |
| 수료조건 | 없음 | 100%이상 | 없음 | 없음 | 없음 |