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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | Python Programming - 파이썬 프로그래밍 언어의 이해와 개발 환경 구축 Python Programming - 변수와 자료형 & 연산자 Python Programming - 조건문과 반복문 | 이론 및 실습 |
| 2 | Python Programming - 표준 입출력과 파일 입출력 Python Programming - 함수의 이해와 구현 빅데이터 분석을 위한 패키지 - 배열의 이해와 생성 빅데이터 분석을 위한 패키지 - 연산과 검색 빅데이터 분석을 위한 패키지 - 시리즈와 데이터프레임 | 이론 및 실습 |
| 3 | 빅데이터 분석을 위한 패키지 - 연산과 검색 빅데이터 분석을 위한 패키지 - 데이터 통합과 입출력 데이터 시각화 & 데이터 분석 활용 - 엑셀 문서 읽고 쓰기 데이터 시각화 & 데이터 분석 활용 - 공통 기능과 그래프 작성 데이터 시각화 & 데이터 분석 활용 - 그래프 응용 및 저장 | 이론 및 실습 |
| 4 | 데이터 시각화 & 데이터 분석 활용 - 판다스 그래프 그리기 데이터 시각화 & 데이터 분석 활용 - 웹 스크레이핑과 웹 API Deep Learning 기본 개념의 이해 - 인공지능과 딥러닝의 이해와 개발 환경 Deep Learning 기본 개념의 이해 - 딥러닝을 위한 기초 수학 Deep Learning 기본 개념의 이해 - 회귀 분석과 경사하강법 | 이론 및 실습 |
| 5 | Deep Learning 기본 개념의 이해 - 이진 분류와 시그모이드 Deep Learning 기본 개념의 이해 - 퍼셉트론과 오차 역전파 Deep Learning 구현 및 활용 - 딥러닝 모델 설계 Deep Learning 구현 및 활용 - 딥러닝 데이터 다루기 Deep Learning 구현 및 활용 - 다중 분류 문제 해결 | 이론 및 실습 |
| 6 | Deep Learning 구현 및 활용 - 모델 성능 검증과 베스트 모델 Deep Learning 구현 및 활용 - 회귀 분석과 실제 데이터로 만들어 보는 모델 | 이론 및 실습 |
