[HD]인공지능(AI) 프로그래밍 - Machine Learning(머신러닝)을 위한 데이터처리 Part.2

과정 정보

교육기간	1개월	차시	30H - 초급
교강사	첨삭	정원	10,000명
교육비	70,000원	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 http 통신, 세션 개념
• 2 requests 모듈 사용하기 1
• 3 requests 모듈 사용하기 2
• 4 Selenium 소개
• 5 Selenium 사용하기 1
• 6 Selenium 사용하기 2
• 7 Selenium 사용하기 3
• 8 Selenium 사용하기 4
• 9 Selenium 사용하기 5
• 10 웹API 개념
• 11 웹API를 이용한 스크레이핑 1
• 12 웹API를 이용한 스크레이핑 2
• 13 웹API를 이용한 스크레이핑 3
• 14 웹에서 사용하는 데이터 형식
• 15 웹에서 사용하는 데이터 형식(XML분석)
• 16 웹에서 사용하는 데이터 형식(XML분석)
• 17 웹에서 사용하는 데이터 형식(JSON분석)
• 18 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석)
• 19 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석)
• 20 웹에서 사용하는 데이터 형식(YAML분석)
• 21 웹에서 사용하는 데이터 형식(CSV분석)
• 22 웹에서 사용하는 데이터 형식(CSV분석)
• 23 엑셀 파일 분석하기1
• 24 엑셀 파일 분석하기2
• 25 엑셀 파일 분석하기3
• 26 엑셀 파일 분석하기4
• 27 엑셀 파일 분석하기5
• 28 엑셀 파일 분석하기6
• 29 NumPy 소개
• 30 Pandas 소개

연계과정

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