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AICE Associate 국가공인

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AICE Associate 국가공인 AICE Associate 국가공인

  • AICE Associate 국가공인

  • 강의구성
  • (30강) 전체 : 9시간 43분|평균 : 19분26초
  • 이용기간/강사
  • 2개월
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  • 330,000원할인165,000원
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  • 01.13분 AICE Associate 국가공인 시험과 Python 실습 환경
    2027년 대비 시험 구조를 이해하고 Jupyter Notebook 작업 환경 준비하기
    AICE Associate 시험 구조와 합격 기준, 데이터 분석·전처리·AI 모델링 출제영역, Jupyter Notebook 설치와 실행, 코드 셀 입력·실행·결과 확인, 첫 Python 코드 작성과 노트북 저장
  • 02.17분 데이터 분석을 위한 Python 핵심 문법
    변수와 자료형부터 조건문·반복문까지 시험에 필요한 Python 코드 익히기
    변수·숫자·문자열과 자료형, 산술·비교·논리 연산, 리스트·튜플·딕셔너리 활용, 인덱싱과 슬라이싱, 조건문·반복문·함수 작성
  • 03.17분 NumPy 배열과 수치 데이터 처리
    배열의 구조와 계산 방법을 익혀 AI 데이터 처리의 기초 완성하기
    NumPy 라이브러리 불러오기, 배열 생성과 차원·형태 확인, 배열 인덱싱·슬라이싱·조건 선택, 배열 연산과 형태 변환, 평균·표준편차·최댓값 계산
  • 04.21분 Pandas 데이터 불러오기와 구조 분석
    CSV·Excel 데이터를 읽고 데이터프레임의 구조와 특성 파악하기
    Pandas 라이브러리와 데이터프레임, CSV·Excel 파일 불러오기, head·tail·shape 활용, info·dtypes·describe 분석, 컬럼명·자료형 변경과 데이터 저장
  • 05.21분 데이터프레임 선택과 조건 필터링
    원하는 행과 열을 추출하고 조건에 맞는 데이터를 정확하게 검색하기
    단일·다중 컬럼 선택, loc와 iloc 인덱싱, 비교 연산자를 이용한 행 추출, 다중 조건·isin·query 활용, sort_values 정렬과 조건별 데이터 조회
  • 06.21분 데이터프레임 가공과 그룹별 통계
    데이터를 수정하고 그룹별 집계와 통계 결과 생성하기
    컬럼 추가·삭제·이름 변경, replace·map·apply 활용, value_counts 빈도 분석, groupby·agg 그룹별 집계, pivot_table 교차 분석
  • 07.24분 데이터 병합과 다중 테이블 분석
    여러 데이터프레임을 하나로 결합하고 분석용 데이터 완성하기
    concat을 이용한 행·열 결합, merge와 join의 차이, inner·left·right 병합, 중복 키와 병합 결과 확인, 고객·주문 데이터 결합 실습
  • 08.23분 탐색적 데이터 분석과 기술통계
    데이터의 분포와 변수 특성을 분석해 AI 모델링 방향 결정하기
    탐색적 데이터 분석 EDA 절차, 평균·중앙값·최빈값 계산, 분산·표준편차와 데이터 분포, 상관계수와 변수 간 관계, 데이터 품질 점검과 분석 결과 해석
  • 09.24분 Matplotlib 데이터 시각화
    수치 데이터를 그래프로 표현하고 분석 결과를 시각적으로 이해하기
    Matplotlib 그래프 기본 구조, 막대그래프와 선그래프 작성, 히스토그램과 데이터 분포, 산점도와 변수 관계 분석, 그래프 제목·축·범례 설정
  • 10.22분 Seaborn 통계 시각화와 관계 분석
    통계 그래프로 데이터 분포·이상치·상관관계를 자세히 분석하기
    Seaborn 라이브러리 불러오기, countplot 범주별 빈도 분석, boxplot·violinplot 분포 비교, scatterplot·pairplot 관계 분석, heatmap 상관관계 시각화
  • 11.22분 결측치 탐색과 데이터 정제
    비어 있는 데이터를 정확히 찾아 머신러닝 학습에 적합하게 처리하기
    결측치 NaN 개념과 발생 원인, isnull·isna 결측치 확인, dropna 결측 데이터 제거, fillna 평균·중앙값·최빈값 대체, SimpleImputer 활용과 처리 결과 검증
  • 12.23분 이상치와 중복 데이터 처리
    분석 결과를 왜곡하는 이상치와 중복 데이터를 탐지하고 정리하기
    이상치와 정상 데이터 구분, 사분위수·IQR 이상치 탐지, boxplot 이상치 시각화, 이상치 제거·변환·경계값 처리, duplicated·drop_duplicates 중복 제거
  • 13.20분 범주형 데이터 인코딩
    문자형 데이터를 AI 모델이 학습할 수 있는 수치형 데이터로 변환하기
    범주형 변수와 인코딩의 필요성, Label Encoding 적용, Ordinal Encoding 순서형 변수 처리, One-Hot Encoding과 get_dummies 활용, 학습·평가 데이터 인코딩 일관성 확인
  • 14.20분 데이터 스케일링과 파생 변수 생성
    변수의 수치 범위를 조정하고 모델 예측에 유용한 새로운 변수 만들기
    정규화와 표준화의 차이, MinMaxScaler 정규화, StandardScaler 표준화, 날짜·구간·비율 파생 변수 생성, 변수 선택과 불필요한 컬럼 제거
  • 15.18분 학습·평가 데이터 분할과 데이터 누수 방지
    AI 모델의 예측 성능을 올바르게 검증하는 데이터 구성 방법 익히기
    입력 변수 X와 정답 변수 y 분리, train_test_split 데이터 분할, random_state·stratify 활용, 데이터 누수와 전처리 순서, K-Fold 교차 검증과 결과 확인
  • 16.17분 데이터 분석·전처리 통합 실전
    실제 시험처럼 데이터를 불러와 분석하고 전처리 결과까지 완성하기
    고객 데이터 불러오기와 구조 확인, 기술통계·시각화·데이터 탐색, 결측치·이상치·중복 데이터 처리, 인코딩·스케일링·파생 변수 생성, 전처리 결과 검증과 시험형 문제풀이
  • 17.18분 AI 모델링의 원리와 학습 프로세스
    머신러닝 모델의 학습 원리를 이해하고 예측 모델 구현 과정 익히기
    인공지능·머신러닝·딥러닝의 관계, 지도학습과 비지도학습의 차이, 회귀·분류 문제 유형 구분, Scikit-learn fit·predict 활용, 과적합·과소적합과 모델 검증
  • 18.16분 선형회귀 모델과 수치 예측
    연속형 데이터의 예측 모델을 만들고 회귀 성능을 정확하게 평가하기
    단순·다중 선형회귀 구조, LinearRegression 모델 생성, fit·predict 학습과 예측, MAE·MSE·RMSE·R² 성능 평가, 실제값·예측값 비교와 모델 개선
  • 19.15분 분류 모델과 로지스틱 회귀
    고객 이탈과 구매 여부 같은 범주형 결과를 예측하는 모델 완성하기
    이진 분류와 다중 분류 이해, LogisticRegression 모델 생성, KNN·SVM 분류 알고리즘 비교, predict·predict_proba 활용, 고객 이탈 여부 예측 실습
  • 20.21분 분류 모델 성능 평가와 혼동행렬
    정확도·정밀도·재현율을 계산해 분류 모델의 예측 오류 분석하기
    TP·TN·FP·FN 혼동행렬 이해, Accuracy 정확도 계산, Precision·Recall·F1-score 분석, classification_report 평가표 해석, 분류 임계값 조정과 성능 비교
  • 21.20분 의사결정나무와 랜덤 포레스트
    데이터 분기와 앙상블 학습으로 예측 성능을 높이는 모델 구현하기
    DecisionTree 모델의 분기 원리, max_depth와 과적합 제어, RandomForest 분류·회귀 모델, n_estimators와 하이퍼파라미터, 변수 중요도와 모델별 성능 비교
  • 22.18분 앙상블 모델과 하이퍼파라미터 최적화
    여러 학습 모델의 성능을 비교하고 최적의 예측 모델 찾아내기
    배깅과 부스팅 앙상블 비교, Gradient Boosting 모델 학습, XGBoost 모델 기본 활용, GridSearchCV·RandomizedSearchCV 적용, 교차 검증과 최적 모델 선택
  • 23.20분 비지도학습과 데이터 군집 분석
    정답이 없는 데이터에서 유사한 그룹과 주요 패턴 찾아내기
    비지도학습과 군집화의 개념, K-Means 군집 모델 생성, 엘보우 방법과 실루엣 점수, DBSCAN 밀도 기반 군집 분석, PCA 차원 축소와 결과 시각화
  • 24.18분 딥러닝과 인공신경망 기본 구조
    인공신경망의 작동 원리를 이해하고 TensorFlow·Keras 모델 설계하기
    ANN·DNN 신경망 구조, 뉴런·가중치·편향과 순전파, ReLU·Sigmoid·Softmax 활성화 함수, 손실 함수·역전파·학습률, TensorFlow·Keras 신경망 모델 설계
  • 25.20분 Keras 딥러닝 모델 학습과 성능 개선
    심층신경망을 직접 구현하고 학습 과정과 예측 성능 분석하기
    Sequential·Dense DNN 모델 구성, compile·optimizer·loss 설정, fit·epochs·batch_size 학습, EarlyStopping·Dropout 과적합 방지, 이진·다중 분류와 회귀 모델 평가
  • 26.20분 AICE 회귀 예측 통합 실전 프로젝트
    항공권 가격 데이터를 분석하고 머신러닝 회귀 예측 프로젝트 완성하기
    항공권 가격 데이터 구조 분석, 결측치·이상치·범주형 데이터 전처리, 학습·평가 데이터 분할, 회귀 모델 학습과 가격 예측, RMSE·R² 평가와 최적 모델 선정
  • 27.18분 AICE 분류 예측 통합 실전 프로젝트
    고객 이탈 데이터를 이용해 머신러닝·딥러닝 분류 프로젝트 완성하기
    고객 이탈 데이터 탐색과 변수 분석, 결측치·인코딩·스케일링 전처리, 로지스틱 회귀·랜덤 포레스트 모델 비교, DNN 분류 모델 학습, 혼동행렬·F1-score 평가와 최종 결과 분석
  • 28.17분 AICE Associate 실전 모의고사 1회
    데이터 분석과 전처리 중심의 14문항·90분 실전 시험 완성하기
    시험 환경과 시간 배분, 데이터 불러오기·구조 분석 문제풀이, Pandas 선택·집계·시각화 문제풀이, 결측치·이상치·인코딩·스케일링 문제풀이, AI 모델링 문제와 정답 코드 해설
  • 29.19분 AICE Associate 실전 모의고사 2회
    머신러닝과 딥러닝 모델링 중심의 14문항·90분 실전 시험 완성하기
    데이터 분석·전처리 실전 문제, 회귀 모델 학습과 성능 평가 문제, 분류 모델 생성과 혼동행렬 문제, 딥러닝 모델 구현과 학습 결과 분석, 전체 문항 정답 코드와 감점 요소 해설
  • 30.20분 AICE Associate 최종 실전 모의고사 3회
    실제 시험과 같은 환경에서 종합 문제를 해결하고 최종 합격 실력 점검하기
    14문항·90분 최종 모의시험 진행, 데이터 분석·전처리 종합 문제풀이, 머신러닝·딥러닝 모델링 문제풀이, 코드 오류 수정과 최종 성능 검증, 모의고사 채점·취약 유형 복습과 합격 전략

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