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Case Study 실전 강의
과정소개
학습목표
교육대상
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | CASE-Study 이상치 이론 |
| 2차시 | Python 핵심 데이터다루기 #1 |
| 3차시 | Python 핵심 통계량과 검정차이 #2 |
| 4차시 | Case Study#3 - 평균차이검증과 상관분석 15강~21강 |
| 5차시 | Python t-test와 상관분석#3 |
| 6차시 | Python 선형 및 로짓회귀분석 강좌 #4 |
| 7차시 | Python 텍스트마이닝 전처리와 탐색분석 강좌 #5 |
| 8차시 | Python 텍스트마이닝 감성분석과 클러스터링 강좌 #6 |
| 9차시 | Python 텍스트마이닝 word2vec과 doc2vec #7 |
| 10차시 | Python 텍스트마이닝 영화평점 예측모델링 #8 |
| 11차시 | Python 머신러닝 A to Z 따라하기 강좌 #8 |
| 12차시 | Python 머신러닝 신용평가 모델링 최적화 강좌 #10 |
| 13차시 | Python 머신러닝 주택가격 예측 모델링 강좌 #10 |
| 14차시 | Python 머신러닝 군집 및 이상탐지 강좌 #12 |
| 15차시 | Python 머신러닝 협업필터링기반 도서 추천 #13 |
| 16차시 | Python 딥러닝 텐서플로우 행렬 수행 #11 |
| 17차시 | Python 딥러닝 중고차 가격예측 #12 |
| 18차시 | Python 딥러닝 레스토랑 폐업 예측 #13 |
| 19차시 | Python 딥러닝 이미지 예측 #14 |
| 20차시 | Python 딥러닝 주가 예측 #15 |
