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ㆍ 정보통계학 학사, 빅데이터 석사 졸업
ㆍ Class101 ADP 강사
ㆍ 빅데이터분석기사, ADsP, ADP 보유
ㆍ 정부기관 및 국내 제조사의 빅데이터 연구과제 참여
ㆍ 데이터분석 경진대회 수상경력 多

<b>제1장 시험소개 및 환경구성</b></br></br>제1절 데이터분석 자격시험 소개</br>제2절 분석환경 설정하기</br></br><b>제2장 데이터 핸들링</b></br></br>제1절 판다스 데이터 구조</br>제2절 DataFrame 기본</br>제3절 row/column 선택·추가·삭제</br>제4절 조건에 맞는 데이터 탐색 및 수정</br>제5절 데이터 정렬</br>제6절 데이터 결합</br>제7절 데이터 요약</br>제8절 데이터 재구조화</br>제9절 데이터프레임에 함수 적용하기</br>제10절 문자열 데이터 변환하기</br>제11절 날짜 데이터 핸들링</br></br><b>제3장 EDA와 시각화</b></br></br>제1절 EDA의 의미</br>제2절 막대그래프와 히스토그램</br>제3절 상자 그림(Box Plot)</br>제4절 산점도(Scatter Plot)</br>제5절 선 그래프</br>제6절 상관관계 시각화</br>제7절 Pandas Profiling</br></br><b>제4장 데이터 전처리</b></br></br>제1절 데이터 전처리의 의미</br>제2절 이상치 확인 및 정제</br>제3절 범주형 변수 처리</br>제4절 데이터 분할</br>제5절 데이터 스케일링</br>제6절 차원 축소</br>제7절 데이터 불균형 문제 처리</br></br><b>제5장 머신러닝 프로세스</b></br></br>제1절 머신러닝의 의미</br>제2절 머신러닝 분석 프로세스 설명</br>제3절 성능평가 기법</br>제4절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 회귀분석</br>제5절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 분류분석</br></br><b>제6장 머신러닝 - 지도학습</b></br></br>제1절 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)</br>제2절 다항 회귀(Polynomial Regression)</br>제3절 다중 회귀(Multiple Regression)</br>제4절 로지스틱 회귀(Logistic Regression)</br>제5절 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)</br>제6절 K-최근접 이웃(KNN)</br>제7절 의사결정나무(Decision Tree)</br>제8절 앙상블(Ensemble)</br>제9절 나이브베이즈(Naive Bayes) 분류</br></br><b>제7장 통계분석</b></br></br>제1절 통계분석 프로세스</br>제2절 t-test</br>제3절 분산분석(ANOVA)</br>제4절 교차분석(카이제곱 검정)</br>제5절 선형 회귀분석</br>제6절 군집분석</br>제7절 연관분석</br>제8절 시계열분석</br></br><b>최신 기출동형 모의고사</b></br></br>제1회 기출동형 모의고사</br>제2회 기출동형 모의고사</br>제3회 기출동형 모의고사</br>제4회 기출동형 모의고사</br>제5회 기출동형 모의고사