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빅데이터 DVD+교재 (Python시리즈)
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[빅데이터분석 Python시리즈] 1권 데이터분석과 시각화(총26강)

 강의 목차
     Part1. 분석도구 다루기

    1. Python 소개
    2. Python 설치하기
    3. Python 기초
    4. Numpy분석함수
    5. Pandas함수와 데이터다루기

     Part2. 데이터탐색과 통계적 검정
 
    6. 분석 데이터 살펴보기
    7. 데이터 탐색과 빈도분석
    8. 데이터 탐색과 기술통계분석
    9. 통계학과 추정
    10.가설검정

     Part3. 통계적 분석방법
 
     11.교차분석의 개념과 원리
    12.교차분석의 실습과 시각화   
    13. 독립표본 t-test분석의 개념과 원리
    14. 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화
    15. 대응표본 t-test분석의 개념과 원리
    16. 대응표본 t-test분석의 실습과 시각화
    17. 분산분석의 개념과 원리
    18. 분산분석의 실습과 시각화
    19. 상관관계분석의 개념과 원리
    20. 상관관계분석의 실습과 시각화
    21. 선형회귀분석의 개념과 원리
    22. 선형회귀분석의 실습과 시각화
    23. 더미회귀분석의 개념과 원리
    24. 더미회귀분석의 실습과 시각화
    25. 로지스틱회귀분석의 개념과 원리
    26. 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화

 




[빅데이터분석 Python시리즈] 2권 텍스트마이닝(총 32강)

강의목차 
    Part1. 텍스트마이닝의 이해  
    1. Python 소개
    2. Python 설치하기
    3. Python 기초
    4. Numpy분석함수
    5. Pandas함수와 데이터다루기
    Part2. 텍스트마이닝 기본     
    6. 텍스트마이닝의 개념과 활용
    7. 텍스트마이닝의 프로세스와 자료의 확보
    8. 분석패키지 설치와 자료 불러오기
    9. 텍스트 자료의 전처리
    10. 단어 빈도분석과 word cloud
    11. 단어 및 불용어 2차 정제
    12. 단어 연관분석과  Word Network
    
    Part3. Sentiment Analysis  
    13. Sentiment Analysis 개념 및 활용
    14. Sentiment Analysis 실습

    Part4. Text Clustering    
    15. Text Clustering  개념 및 활용
    16. Word Clustering 실습
    17. Document Clustering 실습
  
    Part5. LDA   
    18. LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용
    19. LDA분석과 결과의 해석
    20. LDA결과의 시각화

    Part6. word2vec과 doc2vec  
    21. word2vec의 개념 및 원리
    22. word2vec Modeling 실습
    23. doc2vec Modeling실습

    Part7. 한글문서의 텍스트마이닝  
    24. 한글문서의 전처리
    25. 한글 빈도분석과 Word Cloud
    26. 한글 단어연관과 Word Network
    27. 한글 Sentiment Analysis
    28. 한글 Word Clustering
    29. 한글 Document Clustering
    30. 한글 LDA와 Topic Modeling
    31. 한글 word2vec
    32. 한글 doc2vec

 





[빅데이터분석 Python시리즈] 3권 머신러닝

 

강의목차 

    Part1. 머신러닝을 위한 워밍업


    1. Python 소개
    2. Python 설치하기
    3. Python 기초
    4. Numpy분석함수
    5. Pandas함수와 데이터다루기
    6. 머신러닝의 개념
    7. 머신러닝 프로세스


    Part2. 데이터의 전처리

   
    8. k-최근접 이웃(KNN) 개념과 원리
    9. 머신러닝 맛보기
    10. 데이터 스케일링과 범주특성의 변환
    11. 데이터 셋 나누기
    12. 모델훈련과 세부튜닝
    13. 모델평가
    14. 다중분류


    Part3. 분류(classification)기법 

 
    15. 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리
    16. 로지스틱 회귀분석 분석실습
    17. 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리
    18. 서포트 벡터 머신 분석실습
    19. 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리
    20. 의사결정나무 분석실습
    21. 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리
    22. 랜덤 포레스트 분석실습
    23. 투표기반 앙상블 기법과 분석실습
    24. 선형회귀분석의 개념과 원리
    25. 선형회귀분석 실습
    26. 릿지회귀분석의 개념과 실습
    27. 라소회귀분석의 개념과 실습
    28. 종합과제: 유방암 진단분류1
    29. 종합과제: 유방암 진단분류2


     Part4. 군집(clustering)기법 

 
    30. 군집분석의 개념과 원리
    31. 군집분석 실습
    32. DBSCAN의 개념과 원리
    33. DBSCAN 분석실습


    Part5. 연관규칙(Association Rule)과
             협업필터링

 
    34. 연관규칙분석의 개념과 원리
    35. 연관규칙분석 실습
    36. 추천과 협업필터링의 개념과 원리
    37. 협업필터링 분석실습1
    38. 협업필터링 분석실습2








[빅데이터분석 Python시리즈] 4권 딥러닝(총37강)


강의목차 
    Part1. 딥러닝을 위한 워밍업   
    1. Python 소개
    2. Python 설치하기
    3. Python 기초
    4. Numpy분석함수
    5. Pandas함수와 데이터다루기
    6. 딥러닝의 개요와 역사

     Part2. 딥러닝을 위한 사전지식  
    7. 신경망의 이해와 다층 퍼셉트론의 필요성
    8. Tensorflow의 설치와 무작정 해보기
    9. Tensor의 이해
    10. Placeholder와 Variable
    11. 행렬의 이해와 연산의 수행
    12. 선형회귀와 Cost Function
    13. 전통적 회귀와 Tensorflow활용 선형회귀분석
    14. Tensorflow의 선형회귀와 학습단위의 이해
    15. 데이터 스케일링과 데이터셋 분할
    16. 활성화함수의 이해

     Part3. 딥러닝:DNN, CNN, RNN
    17. 은닉층의 이해와 생성하기
    18. 역전파와 고속옵티마이저
    19. 학습율과 선형회귀 종합
    20. 로지스틱회귀와 Cost Function
    21. 전통적 로지스틱과 Tensorflow로지스틱
    22. Loss Funtion과 모델평가지표
    23. 다항로지스틱과 Softmax 
    24. MNIST data의 Softmax
    25. 깊은 심층망에서 규제방법
    26. DNN실전가이드
    27. CNN의 개념과 원리
    28. CNN연산의 기초
    29. openCV와 이미지 전처리
    30. 내 데이터를 이용한 이미지 DNN학습
    31. MNIST 이미지 DNN학습
    32. MNIST 이미지 CNN학습
    33. 내 데이터를 이용한 이미지 CNN학습
    34. RNN의 개념과 원리
    35. RNN의 기본구조
    36. RNN의 심층구조
    37. RNN을 이용한 주가예측


 

 

 



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