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이룸

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API 공공데이터 기반 빅데이터 분석  

강좌 정보
강사명 촬영/운영 조영훈
강의수 총 60강
수강기간 0

수강료

0 0

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빅데이터_v2_03.jpg

이 강의는 어떻게 구성되었나요?

차시 강의내용 시간 샘플강의
1강 데이터 분석을 위한 환경설정 8분 8초
2강 데이터 분석을 위한 library 1 18분 13초
3강 데이터 분석을 위한 library 2 21분 18초
4강 데이터 분석을 위한 library 3 11분 47초
5강 데이터 분석을 위한 library 4 17분 42초
6강 pandas 자료구조 1 11분 34초
7강 pandas 자료구조 2 13분 54초
8강 pandas 자료구조 3 19분 7초
9강 pandas 자료구조 4 12분 59초
10강 pandas 자료구조 5 16분 26초
11강 산술연산 15분 58초
12강 데이터 입출력 16분 54초
13강 데이터 살펴보기 26분 38초
14강 Visualization 1 16분 28초
15강 Visualization 2 22분 4초
16강 Visualization 3 23분 2초
17강 데이터 분석 절차, 단계, 방법론 1 20분 6초
18강 데이터 분석 절차, 단계, 방법론 2 30분 11초
19강 CRISP-DM 기반의 데이터 분석 1 20분 9초
20강 CRISP-DM 기반의 데이터 분석 2 13분 42초
21강 CRISP-DM 기반의 데이터 분석 3 27분 19초
22강 R-Squared 8분 4초
23강 Over/Under fitting 14분 8초
24강 다양한 회귀문제 평가지표들 18분 58초
25강 Feature Selection 1 8분 34초
26강 Feature Selection 2 13분 25초
27강 Feature Selection 3 8분 1초
28강 Data Handling 16분 39초
29강 Funtion mapping 18분 40초
30강 그룹 연산 17분 11초
31강 Classification 모델 분석 30분 22초
32강 경우의 수 column 처리 1 14분 51초
33강 경우의 수 column 처리 2 9분 14초
34강 경우의 수 column 처리 3 7분 27초
35강 경우의 수 column 처리 4 17분 16초
36강 경우의 수 column 처리 5 17분 24초
37강 Exploratory Data Analysis 1 17분 25초
38강 Exploratory Data Analysis 2 10분 31초
39강 graphviz 15분 3초
40강 gini 계수 12분 9초
41강 알고리즘 구분용 용어 18분 43초
42강 분류 문제의 평가지표 16분 27초
43강 precision과 recall의 차이점 13분 4초
44강 ROC Curve 19분 49초
45강 Hyperparameter Tuning 1 9분 42초
46강 Hyperparameter Tuning 2 13분 57초
47강 Hyperparameter Tuning 3 11분 17초
48강 새로운 데이터 셋 소개 14분 4초
49강 NULL 처리 1 17분 26초
50강 NULL 처리 2 10분 9초
51강 방향성과 맞는 그래프 그리기 1 8분 46초
52강 방향성과 맞는 그래프 그리기 2 11분 44초
53강 Outlier 판별과 처리 1 11분 10초
54강 Scaling 1 7분 57초
55강 Scaling 2 8분 27초
56강 경우의 수 column 변환 과정 10분 29초
57강 Cross Validation 10분 0초
58강 Clustering Algorithm 1 16분 55초
59강 Clustering Algorithm 2 7분 15초
60강 Dimensionality Reduction 8분 59초
  • 교수명:
    %name% 교수
  • 약력 및 주요강의:

함께 추천하는 강의

  • 패키지
    맞춤 패키지
    필요한 목표에 맞게 상담을 통하여 패키지를 구성하여 드립니다.
    (패키지 과정은 할인율이 높고, 더 오랫동안 수업참여를 할 수 있습니다.)

생생수강후기

  • JWJW

    빅데이터 분석에 필요한 자료들, 분석방법에 대해서도 자세하게 알려주는 강의였어요. 회귀분석, 분류분석, 군집분석도 종류가 헷갈렸는데 강의를 듣고나서는 정확하게 구분할 수 있게 되었고요. 시각화 방법에도 막대그래프, 파이차크, 도우넛, 히스토그램 등 다양한 지표가 있다는 것을 알게되어 재밌었어요~~! 얼른 실제로 적용해보고 싶습니다 ㅎㅎㅎㅎ

  • taesick2

    빅데이터 전문가가 되기 위해 필요한 기본 이론과 지식들을 전반적으로 모두 알려주셔서 좋았어요. 시각자료를 분석하는 방법도 직접 보여주셔서 이해하는데에 어려움이 없었어요. 빅데이터가 점점 재밌어집니다. 앞으로 다른 데이터 강의들도 차근차근 완강하겠습니다 :)

  • shinmin4

    데이터 분석에 필요한 알고리즘 구분용 용어, 데이터 셋, null 처리 재미있게 잘 들었습니다. 한강의가 20분 내여서 더 편하게 집중해서 들을 수 있었어요. 감사합니다~~~~

  • qudgur88

    pandas 자료구조, visualization, 데이터 분석 절차 등 복잡한 데이터를 분석하는데 필요한 다양한 지식과 기술, 지표들을 배울수 있어서 정말 많은 도움이 되었습니다. 덕부에 빅데이터 전문가에 더욱 관심이 생기네요. 순식간에 완강을 했어요ㅎㅎㅎ 

  • rlqhr9090

    회귀분석, 분류분석, 군집분석에 대해서 자세히 배웠어요. 요즘  자주 쓰이는 시각화 방법과 알고리즘들도 강의에서 접할 수 있어서 좋았습니다. 특히 초반부터 데이터분석 라이브러리를 자세하게 다루어주니까 더 재미있게 학습했습니다. 감사합니다~!! 
  • taesoo12

    강사님이 직접 실습하는 과정도 많이 보여주셔서 지루할 틈이 없었어요ㅎㅎㅎ 설명도 꼼꼼하게 잘해주시고 예시가 많아서 더 좋았어요. 잘 들었습니다~!


  • leejhoo

    강의에서 다양한 예시와 시각화 자료들을 많이 보여주셔서 이해하기 쉬웠어요. 데이터 분석에도 흥미가 생겼습니다. 강의 추천합니다~!


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