Python 데이터 분석
Pandas, NumPy 활용법
Python의 핵심 데이터 분석 라이브러리인 Pandas와 NumPy를 활용한 데이터 처리와 분석 기법을 다룹니다.
머신러닝 기초
지도학습과 비지도학습
머신러닝의 기본 개념부터 scikit-learn을 활용한 분류, 회귀, 클러스터링 등의 실습까지 다룹니다.
데이터 시각화
Matplotlib, Seaborn, Plotly
효과적인 데이터 시각화를 위한 다양한 차트 유형과 Python 시각화 라이브러리 활용법을 설명합니다.
SQL & 데이터베이스
데이터 추출과 조작
데이터베이스에서 필요한 데이터를 효율적으로 추출하고 조작하는 SQL 기법과 데이터베이스 설계를 다룹니다.
빅데이터 처리
Spark, Hadoop 활용
대용량 데이터 처리를 위한 Apache Spark와 Hadoop 생태계 활용법과 분산 컴퓨팅 개념을 설명합니다.
통계 분석
가설검정과 통계모델링
데이터 분석에 필요한 기초 통계 개념부터 가설검정, 회귀분석 등의 통계 모델링까지 체계적으로 학습합니다.