과정상세정보
[HD]인공지능(AI) 프로그래밍 - Machine Learning(머신러닝)을 위한 데이터처리 Part.2
NCS코드
과정소개
머신러닝을 위한 데이터 수집 및 분석 과정을 파이썬을 이용하여 처리하는 방법을 쉽게 익힐 수 있도록 다양한 예제를 활용한 강좌이다.
학습대상
머신러닝 입문자
빅데이터 분석 입문자
학습목표
머신러닝을 위한 데이터 처리를 익혀 인공지능 프로그래밍의 기초를 다진다.
강사정보
교강사 소개
첨삭
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내용전문가 소개
학습목차
회차 | 내용 |
1회차 | http 통신, 세션 개념 |
2회차 | requests 모듈 사용하기 1 |
3회차 | requests 모듈 사용하기 2 |
4회차 | Selenium 소개 |
5회차 | Selenium 사용하기 1 |
6회차 | Selenium 사용하기 2 |
7회차 | Selenium 사용하기 3 |
8회차 | Selenium 사용하기 4 |
9회차 | Selenium 사용하기 5 |
10회차 | 웹API 개념 |
11회차 | 웹API를 이용한 스크레이핑 1 |
12회차 | 웹API를 이용한 스크레이핑 2 |
13회차 | 웹API를 이용한 스크레이핑 3 |
14회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식 |
15회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(XML분석) |
16회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(XML분석) |
17회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(JSON분석) |
18회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석) |
19회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석) |
20회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석) |
21회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(CSV분석) |
22회차 | 웹에서 사용하는 데이터 형식(CSV분석) |
23회차 | 엑셀 파일 분석하기1 |
24회차 | 엑셀 파일 분석하기2 |
25회차 | 엑셀 파일 분석하기3 |
26회차 | 엑셀 파일 분석하기4 |
27회차 | 엑셀 파일 분석하기5 |
28회차 | 엑셀 파일 분석하기6 |
29회차 | NumPy 소개 |
30회차 | Pandas 소개 |
교재/교구정보
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수강후기
과목 평점
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자격증 소개
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시험일정
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시험정보
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