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머신러닝을 위한 데이터전처리
5
70,000원
150일
강의소개

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  머신러닝 또는 빅데이터 분석을 시작하는 입문자에게 추천 드리는 강의입니다.
  파이썬 기본 문법을 학습한 후 방대한 양의 정리되지 않은 실제 데이터를 다루기 전 많은 도움을 드릴 수 있습니다.
  평소 분석해보고 싶었던 데이터를 직접 정리하고, 전처리, 분석까지 하여 머신러닝 기술을 적용할 수 있는 강의로 준비했으니, 한 번 들어볼까요?

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  머신러닝의 핵심은 '어떻게 학습을 시킬 것인가' 입니다.
  데이터를 제대로 활용하기 위해서는 데이터를 수집하고 용도에 맞게 가공하는 과정이 필수입니다.
  많은 양의 데이터를 수집하고, 구조적으로 분석하여 결과적으로 필요한 부분만 결과값으로 내는 과정이 핵심입니다.
  그렇기 때문에 웹에 있는 데이터를 추출하기 위해 파이썬에서는 스크레이핑과 크롤링이 가능한 라이브러리를 제공합니다.
  학습한 파이썬을 기반으로 머신러닝에 사용할 수 있는 데이터 구조를 잡아보시기 바랍니다.

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

  - 파이썬 Request 라이브러리 사용
  - 파이썬의 Selenium 패키지 소개
  - 웹 API를 이용한 스크레이핑(Scraping)
  - 웹의 다양한 데이터 형식
  - 엑셀 파일 분석
  - 데이터 분석의 단짝 친구 : 파이썬 라이브러리(NumPy & Pandas)

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  - 파이썬 프로그래밍 강의를 완료한 분
  - 파이썬을 통해 데이터에 머신러닝을 적용해 보고 싶은 분
  - 평소 빅데이터 분석에 관심이 많은 분
  - 학습을 위해 방대한 양의 데이터를 읽고, 분석해야 하는 대학생/대학원생
  - 인공지능 분야에 관심이 높아 직접 머신러닝 모델링을 해보고 싶은 분

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커리큘럼
머신러닝을 위한 데이터전처리 펼치기
  1. CHAPTER 01

    머신러닝을 위한 데이터전처리 - Part1

    • 01 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 관계 및 스크레이핑, 크롤링 개념
    • 02 R언어를 이용한 웹스크레이핑 활용 예 1
    • 03 R언어를 이용한 웹스크레이핑 활용 예 2
    • 04 파이썬 설치 및 기본 문법 정리
    • 05 파이썬 문법 정리 1
    • 06 파이썬 문법 정리 2
    • 07 파이썬을 이용한 웹 데이터 다운로드 하기 1
    • 08 파이썬을 이용한 웹 데이터 다운로드 하기 2
    • 09 XML 데이터 다운로드 하기 1
    • 10 XML 데이터 다운로드 하기 2
    • 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 HTTP 통신, 쿠키 개념
  2. CHAPTER 02

    머신러닝을 위한 데이터전처리 - Part2

    • 01 HTTP 통신, 세션 개념
    • 02 Requests 모듈 사용하기 1
    • 03 Requests 모듈 사용하기 2
    • 04 Selenium 소개
    • 05 Selenium 사용하기 1
    • 06 Selenium 사용하기 2
    • 07 Selenium 사용하기 3
    • 08 Selenium 사용하기 4
    • 09 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 분석하기 1
    • 24 엑셀 파일 분석하기 2
    • 25 엑셀 파일 분석하기 3
    • 26 엑셀 파일 분석하기 4
    • 27 엑셀 파일 분석하기 5
    • 28 엑셀 파일 분석하기 6
    • 29 NumPy 소개
    • 30 Pandas 소개
수강후기

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