[HD]인공지능(AI) 프로그래밍 - Machine Learning(머신러닝)을 위한 데이터처리 Part.1

과정 정보

교육기간	1개월	차시	20H - 초급
교강사	첨삭	정원	10,000명
교육비	50,000원	진도율	100%이상
환급비	우선지원기업 : 0원 대     기     업 : 0원 1000명 이상 : 0원
수료기준	(가중평균 60점이상)

강좌소개

머신러닝을 위한 데이터 수집 및 분석 과정을 파이썬을 이용하여 처리하는 방법을 쉽게 익힐 수 있도록 다양한 예제를 활용한 강좌이다.

학습대상자

머신러닝 입문자

빅데이터 분석 입문자

강좌목표

머신러닝을 위한 데이터 처리를 익혀 인공지능 프로그래밍의 기초를 다진다.

교강사 소개

첨삭
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내용전문가 소개

학습목차

• 1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 관계 및 스크레이핑, 크롤링 개념
• 2 R언어를 이용한 웹스크레이핑 활용 예 1
• 3 R언어를 이용한 웹스크레이핑 활용 예 2
• 4 파이썬 설치 및 기본 문법 정리
• 5 파이썬 문법 정리1
• 6 파이썬 문법 정리2
• 7 파이썬을 이용한 웹 데이터 다운로드 하기 1
• 8 파이썬을 이용한 웹 데이터 다운로드 하기 2
• 9 xml 데이터 다운로드 하기1
• 10 xml 데이터 다운로드 하기2
• 11 파이썬 BeautifulSoup 사용 1
• 12 파이썬 BeautifulSoup 사용 2
• 13 파이썬 BeautifulSoup 사용 3
• 14 파이썬 BeautifulSoup 사용 4
• 15 CSS 선택자를 이용한 스크레이핑 1
• 16 CSS 선택자를 이용한 스크레이핑 2
• 17 CSS 선택자를 이용한 스크레이핑 3
• 18 CSS 선택자를 이용한 스크레이핑 4
• 19 urljoin 함수 사용하기
• 20 http통신, 쿠키 개념

연계과정

4차산업혁명 기초기술 현장적용 가이드

[HD]IT 트렌드 - 클라우드 컴퓨팅 기술 및 비즈니스 동향

세상을 바꾸는 4차 산업혁명

[HD]IT 트렌드 - 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 및 비즈니스 동향

IOT(사물인터넷) 기초기술 현장적용 가이드

SPSS로 배우는 통계학 Part.1 확률론 2

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NFT, 새로운 비즈니스의 시작

로봇 기초기술 현장적용 가이드

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