📊데이터 과학 및 분석의 인공 지능

기술 및 데이터 · 11 단위 · 무료, 회원가입 없이
1 데이터 과학 및 분석의 인공 지능 소개: 워크플로, 역할, 경계, 검증 및 윤리
2 데이터 수집 및 소스 이해: 스키마, 샘플링, 품질 및 누출 인식
3 데이터 정리 및 전처리: 누락된 값, 이상치 및 유형 변환
4 탐색적 데이터 분석(EDA): 분포, 관계 및 초기 통찰력
5 기능 엔지니어링: 변형 생성, 코딩, 크기 조정 및 누출 방지
6 모델 구축: 문제 정의, 알고리즘 선택 및 훈련/테스트 분할
7 모델 평가: 지표, 교차 검증 및 극한 학습
8 시각화 및 스토리텔링: 정확한 그래픽, 정직한 그래픽
9 코드 생성: Python(pandas) 및 SQL을 사용한 AI 지원 분석
10 데이터 유출 및 재현성: 소리 없는 재난과 규율
11 MLOps 재단, 윤리, 개인 정보 보호 및 책임 있는 분석
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