강의 계획서

1. 오리엔테이션

   1. 오리엔테이션

2. 1주차

   1. 데이터 분석의 이해(학습자료 pdf)

   2. 문제 정의와 분석 목표 선정(가설 수립)

   3. 분석 프로세스 개요

   4. 분석 프로세스 사례

3. 2주차

   1. 데이터 수집(학습자료 pdf)

   2. 정형 데이터 수집

   3. 비정형 데이터 수집

   4. 데이터 수집 실습

4. 3주차

   1. 데이터 전처리(학습자료 pdf)

   2. 데이터 전처리 이해

   3. 탐색적 데이터 분석

   4. 데이터 전처리 실습

5. 4주차

   1. 데이터분석 모델링(지도학습)(학습자료 pdf)

   2. 지도학습의 이해

   3. 지도학습 모델링

   4. 분석 모델링 실습

6. 5주차

   1. 데이터분석 모델링 (비지도학습)(학습자료 pdf)

   2. 비지도학습의 이해

   3. 비지도학습 모델링

   4. 분석 모델링 실습

7. 6주차

   1. 데이터 시각화(학습자료 pdf)

   2. 데이터 시각화의 이해

   3. 파이썬 시각화 라이브러리 소개

   4. 데이터 시각화 실습

8. 7주차

   1. 데이터분석 Mini-Project(학습자료 pdf)

   2. 미디어 데이터의 이해

   3. 미디어 데이터 분석

   4. 미디어 데이터 분석 실습

9. 8주차

   1. 카드소비/공공 데이터 연계 분석 실무(1)(학습자료 pdf)

   2. 데이터 분석 기획의 개요

   3. 데이터 분석 문제 정의 개요

   4. 데이터 분석 절차 및 검토사항

10. 9주차

    1. 카드소비/공공 데이터 연계 분석 실무(2)(학습자료 pdf)

11. 9주차

    1. 카드소비/공공 데이터 연계 분석 실무(2)(학습자료 pdf)

    2. 데이터 연계분석의 개요

    3. 문제정의를 위한 배경 이해

    4. 필요데이터 분석 및 확인

12. 10주차

    1. 카드소비/공공 데이터 연계 분석 실무(3)(학습자료 pdf)

    2. 회귀분석의 개요

    3. 파이썬 코드를 통한 회귀분석의 이해

    4. 파이썬을 이용한 연계분석

13. 11주차

    1. 금융회사와 데이터사이언스(학습자료 pdf)

    2. 금융회사와 Digital transfomation

    3. Digital transfomation Keyword

    4. Digtial & Finance Company IB

14. 12주차

    1. 금융과 인공지능(학습자료 pdf)

    2. 금융서비스분야의 인공지능 적용

    3. 인공지능 이용 실무사례 및 실습 1

    4. 인공지능 이용 실무사례 및 실습 2

15. 13주차

    1. 텍스트마이닝과 소셜베이스 투자(학습자료 pdf)

    2. 금융과 비정형데이터

    3. 데이터 마이닝 이용 실무사례 및 실습(1)

    4. 데이터 마이닝 이용 실무사례 및 실습(2)