접수일정 | 2021-05-03 ~ 2021-05-30 |
---|---|
교육일정 | 2021-05-31 ~ 2021-07-23 (월~금, 18~22시) (40 차수) |
교육대상 | 재직자, 창·취업준비자, 대학생 등(프로그래밍 경험이 없는 분) |
교육장소 | 울산그린컴퓨터아카데미 |
강사명 | - |
정원 | 28 (등록인원 : 19명) |
교육방식 | 오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
○ 교육장 안내
본 교육은 삼산동에 위치한 '울산그린컴퓨터아카데미'에서 진행됩니다.
교육장 위치 확인하시고 신청해주세요.
○ 교육 커리큘럼
주차 | 일자 | 시간 | 주제 | 강의내용 | 강사 |
1 | 5/31 | 4 | 파이썬 기초 | ・왜 파이썬인가? ・파이썬시작하기 ・파이썬기초프로그래밍 ・변수의자료형 ・파이썬제어문 ・함수 ・객체와클래스 ・주피터노트북 ・배열(Numpy) | 양재군 |
6/1 | 4 | ||||
6/2 | 4 | ||||
6/3 | 4 | ||||
6/4 | 4 | ||||
2 | 6/7 | 4 | |||
6/8 | 4 | ||||
6/9 | 4 | ||||
6/10 | 4 | ||||
6/11 | 4 | ||||
3 | 6/14 | 4 | |||
6/15 | 4 | ||||
6/16 | 4 | ||||
6/17 | 4 | ||||
6/18 | 4 | ||||
4 | 6/21 | 4 | |||
6/22 | 4 | ||||
6/23 | 4 | ||||
6/24 | 4 | 데이터분석의 이해 | ・데이터의 정의 및 분류 ・데이터셋과 모델의 유형 ・데이터 전처리 (CSV, Excel, txt 데이터 다루기 포함) ・Pandas, Numpy 실습 ・탐색적 데이터 분석(EDA)의 이해 ・EDA를 위한 기초통계 및 시각화 기법 ・마크다운을 활용한 데이터 분석 리포팅 ・Matplotlib, Seaborn 실습 | 이시경 | |
6/25 | 4 | ||||
5 | 6/28 | 4 | |||
6/29 | 4 | ||||
6/30 | 4 | ||||
7/1 | 4 | ||||
7/2 | 4 | 군집화 분류 | ・데이터 수집하기 ・데이터 불러오기 ・데이터 전처리 ・데이터 시각화 ・K-Means 알고리즘 ・K-Means 모델링 ・미니프로젝트 | ||
6 | 7/5 | 4 | |||
7/6 | 4 | ||||
7/7 | 4 | ||||
7/8 | 4 | ||||
・데이터 수집하기 ・데이터 불러오기 ・데이터 전처리 ・데이터 시각화 ・K-Nearest Neighbor 알고리즘 ・K-Nearest Neighbor 모델링 ・미니프로젝트 | |||||
7/9 | 4 | ||||
7 | 7/12 | 4 | |||
7/13 | 4 | ||||
7/14 | 4 | 회귀 로지스틱회귀 예측 | ・데이터 수집하기 ・데이터 불러오기 ・데이터 전처리 ・데이터 시각화 ・회귀, MRSE 알고리즘 ・회귀 모델링 ・미니프로젝트 | 김태호 | |
7/15 | 4 | ||||
7/16 | 4 | ||||
8 | 7/19 | 4 | |||
7/20 | 4 | ||||
・데이터 수집하기 ・데이터 불러오기 ・데이터 전처리 ・데이터 시각화 ・로지스틱 회귀알고리즘 ・로지스틱 회귀 모델링 ・미니프로젝트 | |||||
7/21 | 4 | ||||
7/22 | 4 | ||||
7/23 | 4 |
※ 교육 주차 및 커리큘럼은 변경 될 수 있습니다.
○ 교육생 혜택
- 출석율 70%(28차수, 112시간) 이상 시 수료증 발급
- 성적 우수자는 타 AI교육 신청 시 선발 우선권 부여
- 성적 우수자는 AI교육 강사양성으로 강사활동 기회 부여
- 교육이수 후 개별 프로젝트 개발 시 서버 활용 서비스 제공
- 교육 중도 포기자(미 수료자)는 연내 AI교육 수강 불가