과정상세
업무에 바로쓰는 시계열 분석 with 파이썬
교재제공 중급
업무에 바로쓰는 시계열 분석 with 파이썬
카테고리
- 학습유형별 대면
- 데이터 사이언스 데이터 분석
- AI 머신러닝/딥러닝
과정요약
| 학습시간 | 09:30 ~ 17:30 ( 14시간 ) | 난이도 | 중급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 32 명 |
| 교재정보 | |||
| 강사명 | 임재완 | ||
과정소개
대표적으로 웹사이트 방문자, 날씨, 증시, 연령별 인구 변화, 질병, 매출, 심장 박동수, 댓글 등이 있습니다.
그러나 시계열 데이터는 오해를 많이 받는 데이터 이기도 합니다.
‘다루기 어렵지 않을까?’
‘특수 상황에서만 생성되는 데이터는 아닐까?’
‘분석 가치가 떨어지지 않을까’ 하는 오해가 대표적입니다.
이론+실습+프로젝트 등을 수행하며 실무에 바로 적용 가능한 분석능력과 인사이트를 얻을 수 있습니다.
파이썬 실습과 함께 시계열 데이터의 통계적 분석 및 최신 머신러닝 프레임워크를 통한 예측을 배웁니다.
(실습 주제는 일부 상이할 수 있음)
⏲ 시계열 분석을 위한 파이썬 기초
⏲ 시계열 데이터 이해하기
⏲ 시계열 데이터와 통계
⏲ 시계열 데이터와 머신러닝
임OO 강사
- *테크니들(techNeedle) 편집장 *글로벌 테크 정보를 다루는 웹매거진
- The University of North Carolina at Charlotte 박사 수료(컴퓨터정보전공)
- AI/데이터분석분야 대학 강의(The University of North Carolina at Charlotte)
- "인공지능 비즈니스 트렌드"(2019), "글로벌테크, 7가지 욕망을 읽다"(2020) 등 도서 출간
학습목표
- 시계열 데이터 분석에 필요한 통계 개념과 수학적 모델을 이해할 수 있다.
- 머신러닝의 작동 원리를 습득하고 최신 프레임워크를 통해 시계열 데이터를 분석 및 예측할 수 있다.
- 파이썬을 포함해 시계열 데이터를 다루는데 필요한 다양한 개발 환경과 리소스를 다룰 수 있다.
- 시계열 데이터의 가치를 재발견하고 다른 종류의 데이터 대비 시계열 데이터의 특징을 설명할 수 있다.
학습대상
- 시계열 데이터에 대한 개념을 쉽고 확실하게 세우고 싶은 학습자
- 전통통계적 방법뿐 아니라 머신러닝프레임워크로 시계열데이터를 다루고싶은 학습자
- 다양한 툴로 시계열 데이터를 다루고 싶은 학습자
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1일차
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시계열 분석의 첫걸음
- 시계열 분석 사례와 비즈니스 가치
시계열 분석을 위한 노력들
다른 데이터 타입과의 비교
시계열 분석을 위한 글로벌 기업들의 혁신 사례 09:30 ~ 10:30
- 시계열 분석 사례와 비즈니스 가치
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일반 통계 기초
- 일반 통계 기초 개념
시계열 통계와 일반 통계의 차이점
시계열이란 개념의 의미
타임시리즈, 타임스탬프, 타임래그, 윈도우 등
경향성, 계절성, 정상성 등
이동평균과 골든크로스 등 10:30 ~ 11:30
- 일반 통계 기초 개념
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시계열 분석 기초
- 파이썬 데이터의 종류와 생성
벡터와 변수
데이터 I/O
반복
패키지
함수 등 11:30 ~ 12:30
- 파이썬 데이터의 종류와 생성
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시계열 분석을 위한 파이썬 필수 문법 (1)
- 정규표현식
실습 환경 미리보기
데이터 가공 (결측 처리, 평활, 샘플링)
파이썬이 아닌 다른 시계열 처리 소프트웨어들 미리보기 13:30 ~ 14:30
- 정규표현식
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시계열 분석을 위한 파이썬 필수 문법 (2)
- 정규표현식
실습 환경 미리보기
데이터 가공 (결측 처리, 평활, 샘플링)
파이썬이 아닌 다른 시계열 처리 소프트웨어들 미리보기 14:30 ~ 15:30
- 정규표현식
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시계열 데이터의 EDA (1)
- 시계열 데이터 불러들이기
전처리
기술 통계 실행과 해석 15:30 ~ 16:30
- 시계열 데이터 불러들이기
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시계열 데이터의 EDA (2)
- 파이썬 시각화 패키지 기초
일차원 시각화부터 다차원 시각화까지 16:30 ~ 17:30
- 파이썬 시각화 패키지 기초
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시계열 분석의 첫걸음
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2일차
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시계열 데이터와 통계 (1)
- AR(Autoregression) 부터 VARMAX (Vector Autoregression Moving-Average with Exogenous Regressors)까지 09:30 ~ 10:30
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시계열 데이터와 통계 (2)
- 시계열 데이터 분석 실습 10:30 ~ 11:30
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시계열 데이터와 머신러닝 (1)
- 머신러닝 기초 이론 11:30 ~ 12:30
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시계열 데이터와 머신러닝 (2)
- PyAF, StatsForecast 패키지를 통한 파이썬 실습 13:30 ~ 14:30
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시계열 데이터와 머신러닝 (3)
- Prophet, NeuralProphet 등 최신 패키지를 통한 파이썬 실습 14:30 ~ 15:30
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프로젝트 (1)
- 개인별 프로젝트 목표 / 분석 계획 수립 / 분석 실행
(주제 택1)
-예시주제1: 국내 주요 도시의 과거 20년 연도별 온도 데이터
-예시주제2: A쇼핑몰 상품 4종의 일자별 판매 데이터 15:30 ~ 16:30
- 개인별 프로젝트 목표 / 분석 계획 수립 / 분석 실행
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프로젝트 (2)
- 분석 실행 (계속) / 인사이트 도출 / 발표 16:30 ~ 17:30
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시계열 데이터와 통계 (1)
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1일차
수강후기 16
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5한*희
2024.11.26
시계열 데이터 전처리와 예측과 관련된 이론을 다루어서 좋았고, Numpy와 Pandas 라이브러리에서 데이터 처리에 필수적인 기능들과 간단한 파이썬 라이브러리 실습을 통해 실제도 동작하는 결과를 시각화하여 볼 수 있었음. 이론 비중이 절반을 넘기 때문에 실습이나 테크닉 위주의 강의를 희망하는 분보다는 기초가 없는 분께 추천합니다. -
5양*석
2024.11.26
python 학습코드를 만들어 주시고 보면서 같이 진행하니 효율적이어서 좋았습니다. 오전에 있는 이론 수업은 조금 더 줄이고 오후의 실습을 더 하는 것이 좋지 않나 싶습니다. -
5성*정
2024.11.26
이해하기 쉽고 자세하게 설명해 주셔서, 시계열 자료 처리에 대한 많은 이해를 할 수 있는 시간이였습니다. -
5박*용
2024.11.26
정리가 안되었던 부분을 빠르고 일목요연하게 습득할 수 있어서 유익했습니다. 다만, 식당이 멀어 점심시간이 너무 빠듯합니다... -
4.5이*람
2024.11.26
이론위주의 수업이고 시계열분석방법에 대한 수업이 아닌 시계열분석이 이런거다 하는 겉핥기 느낌의 수업
