AI/빅데이터 과정

▷ Python 언어

• 변수(Varials)와 데이터타입(Data Types)
• 연산자(Operators)와 형변환(Casting)
• 리스트(List) 처리
• 튜플(Tuples)과 셋(Sets) 처리
• 딕셔너리(Dictionaries) 처리
• 조건(Condition)과 루프(Loop)
• 함수(Function), 람다(Lambda)
• 클래스(Class)와 객체(Object)
• 범위(Scope)와 모듈(Modules)
• Math 라이브러리(Library)
• JSON, 정규식(RegEx)
• 에러 처리(Error Handling)
• 스트링 포멧(String Formatting)
• 파일 처리(File Handling)

▷ Data 분석 및 시각화 라이브러리t

• 데이터 처리 - NumPy 라이브러리
• 데이터 분석 - Pandas 라이브러리
• 시각화 - MatPlotlib 라이브러리
• 웹 크롤링 예제 분석
• 예제 중심의 데이터 분석 학습

▷ 머신러닝

• Linear Regression
• Polynomial Regression
• Multiple Regression
• Decision Tree
• Hierarchical Clustering
• Logistic Regression
• 다변인 선형회귀(Multivariate Linear Regression) 예제 분석

▷ 딥러닝

• Computer Vision - CNN 모델(MNIST Database) 예제 분석
• RNN-LSTM을 이용한 뉴스 분류하기 예제 분석

▷ Sample Project

• 다변인 선형회귀 알고리즘을 이용한 예측 시스템 구현