– 데이터의 정의와 종류
– 데이터 탐색 및 분석
– 파이썬과 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝
– Colab 사용법

– 함수, 모듈, 패키지, 라이브러리 개념
– 배열 연산에 강한, Numpy
– 데이터 분석에 유용한, Pandas
– 데이터 시각화에 필요한, Matplotlib

데이터 유형
– 배열 생성(array, arrange)
– 배열의 사칙연산
– Pandas 데이터 구조(Series, DataFrame)

Matplotlib의 역할
– 그래프의 종류(산점도, 막대그래프, 히스토그램, 히트맵)
– 그래프 그리기

데이터 분석 과정
데이터수집 > 데이터 전처리 > 데이터 분석
– 공공데이터 정의와 사이트 캐글

– 상관관계
– 예제(롤러코스터, 행복지수)

– 머신러닝 개요
– 지도 학습(회귀,분류)
– 비지도 학습(군집화)
– 강화 학습

– 아이리스 예제 실습
– 머신러닝 실습

– 오렌지 프로그램을 사용하여 노코딩 데이터 분석
– 아이리스 예제 실습

– 오렌지 프로그램을 사용하여 노코딩 데이터 분석
– 아이리스 예제 실습