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[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 분석

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커리큘럼수업 총 20개, 총 16시간 40분
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과정소개

AICE는 인공지능 능력시험으로, 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가한다.


AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인민간 자격으로 신규공인 되었다.
본 과정은 국가공인민간 AICE Associate 자격취득을 위한 커리큘럼으로 시험 출제 범위인 데이터 분석, 데이터 처리, 데이터 모델링 세가지로 독립 된 커리큘럼 및 실전 예제 중심의 학습을 제공하여 다양한 종류의 예제를 학습할 수 있다.

또한 유형별 실제 업무 적용 방안과 현실 사용 사례도 함께 제시하여 자격취득 이후에도 실무에 적용하여 활용할 수 있도록 학습이 구성되어 있다. 

학습대상

1. AICE Associate 자격증에 관심있는 학습자

2. AICE Associate 자격증을 취득하고자 하는 학습자

3. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자 

학습목표

1. 파이썬 기초 문법 및 데이터 분석 개발환경을 이해할 수 있다.

2. Pandas의 Series, DataFrame 구조를 활용하여 데이터를 생성·관리할 수 있다.

3. 파일 입출력, 데이터 선택, 컬럼 추가·삭제 등 데이터 가공 업무를 수행할 수 있다.

4. 데이터 통합, 정렬, 집계 등 실무형 데이터 처리 기법을 적용할 수 있다.

5. 날짜·시간 기반 시계열 데이터를 분석하고 활용할 수 있다.

6. API 및 웹스크래핑을 통해 외부 데이터를 수집할 수 있다.

7. 실제 사례 데이터를 활용하여 탐색, 전처리, 분석 능력을 향상할 수 있다.

8. 데이터 기반 문제 해결 및 업무 활용 역량을 강화할 수 있다.​ 

교수소개

 

학습 커리큘럼

총 20개 ∙ 16시간 40분
  • 차시 1. 빅데이터를 위한 파이썬 소개
  • 차시 2. 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습
  • 차시 3. Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습
  • 차시 4. Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)
  • 차시 5. DataFrame #1. 개념 및 생성 실습
  • 차시 6. DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)
  • 차시 7. DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기
  • 차시 8. 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기
  • 차시 9. 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)
  • 차시 10. 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)
  • 차시 11. 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)
  • 차시 12. 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계
  • 차시 13. 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)
  • 차시 14. 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)
  • 차시 15. 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)
  • 차시 16. 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수
  • 차시 17. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석
  • 차시 18. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석
  • 차시 19. 외부 데이터 활용 #1. API 활용
  • 차시 20. 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)