| 차시 | 커리큘럼 | 수강방법 |\n| --- | ---- | ---- | | 1 | 데이터란 무엇인가, 그리고 데이터 분석의 중요성 이해하기 | VOD | | 2 | 성공적인 데이터 분석을 위한 분석 단계와 필요 기술 | VOD | | 3 | 데이터 유형과 수집 방법은 무엇인가? | VOD | | 4 | 데이터 시각화를 위한 7가지 종류 그래프별 특징 알아보기 | VOD | | 5 | 주요 학습 내용과 질의 응답으로 알아보는 데이터 분석 | 라이브 강의(Zoom)
8월 10일(목) 오후 8시\~9시 | | 6 | Classification :어느 클래스에 속하는 데이터인가! 분류 | VOD | | 7 | Association Rule : 무엇과 무엇이 관련이 있을까요? 연관 규칙 분석 | VOD | | 8 | Clustering : 유유상종 데이터! 비슷한 데이터끼리 모으는 기법, 클러스터링 | VOD | | 9 | Anomaly Detection : 이상 증후를 파악하기 | VOD | | 10 | 주요 학습 내용과 질의 응답으로 알아보는 데이터 분석 | 라이브 강의(Zoom)
8월 17일(목) 오후 8시\~9시 | | 11 | 나만의 개발환경 구축하기 | VOD | | 12 | 실습을 통해 수치 계산을 위한 다차원 배열 이해하기 | VOD | | 13 | 라이브러리기반 실습을 통해 다양한 함수 활용하기 | VOD | | 14 | 실습을 통해 데이터 활용하기 | VOD | | 15 | 실습을 통해 데이터 분석 활용하기 | VOD | | 16 | 주요 학습 내용과 질의 응답으로 알아보는 데이터 분석 | 라이브 강의(Zoom)
8월 24일(목) 오후 8시\~9시 | | 17 | 빅데이터 전문가의 분석 실무 특강 | 라이브 강의(Zoom)
8월 24일(목) 오후 9시\~10시 |