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과정요약

과정요약
학습시간	09:00 ~ 18:00 ( 16시간 )	난이도	초급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명
교재정보	[PDF] 머신러닝을 위한 데이터 전처리 with 파이썬

과정소개

데이터 분석을 위해 꼭 필요한 기본 전처리 과정부터 머신러닝 성능 향상을 위한 전처리 스킬까지 학습 #데이터전처리 #머신러닝

데이터 전처리는 머신러닝 성능 향상에 있어서 가장 핵심적이면서 복잡한 작업입니다.
전처리, 기본기부터 실전 전처리 과정 및 평가까지
데이터 전처리의 종합적인 내용을 학습할 수 있습니다.🖊

[Live] 머신러닝을 위한 데이터 전처리 with 파이썬

데이터 전처리 필수 스킬들로 '데이터 전처리 기본기' 잡기!

데이터 전처리는 결측값, 이상치 탐지, 특성스케일링 등 다양한 기술이 있습니다.
데이터 품질 향상과 머신러닝 모델의 일반화를 위해 꼭 필요한 데이터 전처리 스킬을 다룹니다.

연습도 실전처럼! 실제 데이터로 전처리를 학습

실무에서 데이터 전처리를 수행하게 될 때, 실제 데이터는 복잡하고 다양한 형태일 수 있습니다.
실무에서 쓰는 데이터와 유사한 형태의 데이터를 활용해 데이터 전처리 실습을 진행합니다.
실제 업무에서 발생할 수 있는 다양한 전처리 작업을 어떻게 적용하는지 실습을 통해 배울 수 있습니다.

전처리, 얼마나 잘 되었을까?

데이터 전처리 작업 후 전처리가 잘 수행되었는지 평가지표를 통해 정량적으로 평가해볼 수 있습니다.
마지막 세션에 나만의 머신러닝을 구현하고, 평가지표를 활용해 모델성능이 얼마나 개선되었는지 확인할 수 있는 실습 시간을 구성했습니다.
전처리 작업으로 머신러닝 모델의 성능을 얼마나 개선시켰는지 평가지표로 평가하는 방법까지 학습합니다.

👀 이론 설명부터 실전 데이터로 실습까지 👍

학습목표

데이터 전처리 기술을 이해하고, 전처리 단계에서 수행되는 주요 작업과 기술을 숙지할 수 있다.
데이터 전처리와 연관된 파이썬 라이브러리(pandas, scikit-learn)등을 활용할 수 있다.
데이터의 품질을 향상 및 머신러닝 모델 성능을 향상시키는 방법을 이해하고 실제 데이터에 적용할 수 있다.
데이터 전처리를 기반으로 머신러닝 모델을 직접 개발하고 평가 및 활용할 수 있다.
머신러닝과 딥러닝에 대한 이론과 실습을 기반으로 전반적인 이해를 할 수 있다.

학습대상

데이터사이언티스트 or 데이터분석가: 데이터 과학자나 분석가로서 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 능력을 향상시키고 싶은 분
머신러닝 엔지니어: 데이터를 사전에 처리하여 모델의 입력 형태로 데이터를 변환하는 스킬을 갖추고 싶으신 분
개발자 or 프로그래머: 데이터 전처리 기술 및 머신러닝 모델 개발을 새로 배워보고 싶으신 분

- 1일차
  - AI, Machine & Deep Learning
    - AI와 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해 09:00 ~ 10:30
  - 머신러닝을 위한 파이썬 문법
    - 머신러닝과 관련된 기초 파이썬 문법에 대한 이해 10:30 ~ 12:00
  - 판다스 기초
    - 파이썬 패키지 활용 실습을 통한 판다스 이해 13:00 ~ 15:00
  - 데이터 탐색적 분석(EDA)
    - 탐색적 데이터 분석을 통해 머신러닝을 활용 여부 판단의 이해 15:00 ~ 16:30
  - 데이터 전처리
    - 파이썬 패키지 활용 실습을 통한 데이터 전처리에 대한 이해 16:30 ~ 18:00
- 2일차
  - AI, Machine & Deep Learning(continue)
    - AI와 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해 09:00 ~ 10:00
  - 데이터 전처리 미션 (1)
    - 실습 미션을 통해 데이터 전처리에 대한 이해 1 10:00 ~ 12:00
  - 데이터 전처리 미션(2)
    - 실습 미션을 통해 데이터 전처리에 대한 이해 2 13:00 ~ 14:00
  - 머신러닝 모델링
    - 실습을 통해 머신러닝 모델링에 대한 이해 14:00 ~ 15:30
  - 모델 배포
    - 실습을 통해 머신러닝 모델 배포에 대한 이해 15:30 ~ 17:00
  - 머신러닝의 활용
    - 머신러닝의 사례와 활용에 대한 이해 17:00 ~ 18:00

수강후기 4

평균평점

4.9 / 5.0

5

조*현
2025.04.25

머신러닝 공부에 대한 방향을 잡을수 있는 계기가 되어 유익했습니다
4.75

김*욱
2025.04.25

유익한 교육 잘 들었습니다.
5

송*건
2025.04.25

머신러닝및 데이터 전처리, 파이썬에 대한 설명도 자세히 해주셔서 좋았습니다.
5

최*근
2024.06.28

교육자료가 잘 준비되어 좋은 시간이되었습니다.

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