공기업·대기업 채용시 우대, 국내 최초 국가 공인 AI 자격증 취득반

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공기업·대기업 채용시 우대

국내 최초 국가 공인
AI 자격증 취득반

모집 기간

2026년 8월 5일 ~ 2026년 8월 18일 16시 59분

수강 기간

2026년 8월 19일 ~ 2026년 9월 23일 (총 5주, 43시간)

수강료

49,000원 (내일배움카드 90% 할인가)

고용24 강의명

AI 엔지니어 입문, 데이터 가공부터 AICE 자격 취득까지

AI가 경쟁력이 되는 시대,
아직도 한국사 · 토익만 준비하고 계신가요..?

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5일16시간58분7초

AICE 자격증이
정확히 뭔가요? 국내 최초 국가 공인 AI 자격증으로,
Fastcampus와 KT가
교육과정을 공동개발 했어요!

실전 AI 활용 역량을 평가하는 AICE

AICE Associate 등급 특징

혼자 준비하기엔
결코 만만치 않기에,
패스트캠퍼스가 확실하게 준비했습니다.

Special Point 1

15년 이상 경력 대기업 Data Scientist의
AI 적용 감각을 익힐 수 있는 인공지능 활용 능력 강의

Special Point 2

AICE Associate와 실전 AI 활용 능력,
두 마리 토끼를 한 번에 준비할 수 있는 커리큘럼

Special Point 3

시험 준비를 넘어 AI 모델링 적용을
실무 상황에 맞게 활용

Special Point 4

3가지 유형의 기출문제를 학습하면서
AICE Associate 시험 완전 정복!

2026년 AICE 응시 일정

원활한 강의 수강을 위한
프로그램

Google Colab
· 기본적인 라이브러리가 모두 설치 되어 있어  편리하게 활용하실 수 있습니다.
· 파이썬을 직접 설치하실 필요가 없어 빠르게 데이터 분석이 가능합니다.

강의 유의사항 안내

＊ 본 강의는 Google Colab을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며, 이후 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
＊ 국비지원 과정 제공에 소요되는 시간적 특성 상 제작 시점의 최신 기준으로 제작된 강의입니다. 현 시점의 프로그램 사양에 따라 기능이 상이할 수 있음을 안내드립니다.
＊ 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라, 강의 내 화면(UI)구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
＊ 강의에서 안내되는 AI 툴의 무료 크레딧 제공 여부 및 요금제 가격은 각 서비스 제공사의 정책에 따라 변경되거나 종료될 수 있습니다.
※ 이용 전 반드시 해당 서비스의 최신 정책 및 요금을 확인해 주시기 바랍니다.

상세 커리큘럼

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Part 1. 비전공자도 할 수 있는 왕초보 통계

1차시. 비전공자를 위한 기초 통계의 직관적 해석

∙ 비전공자도 통계를 공부해야 하는 이유
∙ 고등학교 때 수학 공부가 힘들었는데 시작할 수 있을까

2차시. 데이터 구조 이해를 위한 기초 통계 및 탐색적 분석(EDA) 원리

∙ 데이터 탐색과 통계 공부 필요성

Part 2. 비즈니스 데이터를 활용한 EDA 학습(탐색적 데이터 분석)

3차시. 데이터 분석의 기초와 중요성 (1)

∙ 과정소개
∙ EDA 의 정의와 목적

4차시. 데이터 분석의 기초와 중요성 (2)

∙ 비즈니스 의사결정에서 EDA역할
∙ EDA 프로세스
∙ EDA 통한 인사이트 분석

5차시. 비즈니스 데이터 이해하기

∙ 비즈니스 데이터 유형
∙ 데이터 품질 평가
∙ 비즈니스 컨텍스트에서 데이터 이해하기
∙ 가설 및 질문 만들기

6차시. 주요 EDA 1 - 단일 변수 분석

∙ 연속형 변수 분석
∙ 범주형 변수 분석
∙ 시계열 변수 분석

7차시. 주요 EDA 2 - 변수간의 관계 분석

∙ (선형) 상관 관계 분석
∙ (집단간) 차이 분석

8차시. 내비게이션 도착시간 예측 데이터 기반 EDA 실습

∙ 품질평가
∙ 단변수 별 특징분석
∙ 변수간 관계 분석
∙ EDA (어느시간대가 가장 많이 밀릴까?, 요일별 속도는 차이가 있나?), 및 결과 요약

9차시. 온라인 커머스 데이터 기반 EDA 실습

∙ 데이터 확인 및 품질평가
∙ 단변수 별 특징분석 (스테디 셀러와 베스트셀러, 시즌별 상품 등)
∙ 단변수 별 특징분석 심화 (상품분석, 지역분석, 시즌성 분석)
∙ EDA 결론 및 인사이트 도출 & 액션플랜

Part 3. AI 모델링을 위한 데이터 전처리 학습

10차시. 데이터 프레임 다루기

∙ 필요한 데이터 선택하기
∙ 파생변수(피처) 만들기
∙ 변수(피처) 삭제하기

11차시. 다양한 소스의 데이터 합치기 (병합하기)

∙ 데이터 통합 방법 (수직 vs 수평 통합)
∙ 데이터 수평 통합 방법 (Merge)
∙ 데이터 수직 통합 방법 (Union)
∙ 수직 병합시 주의사항 및 데이터 정합성 확인방법

12차시. 데이터 품질 확인하기 - 결측치

∙ 결측치 발생 원인 및 유형의 이해
∙ 결측치가 분석에 미치는 영향
∙ 결측치 종류에 따른 처리 방법

13차시. 데이터 품질 확인하기 - 이상치 처리

∙ 이상치의 정의 및 영향력
∙ 이상치 탐지 방법
∙ 이상치 처리 방법

14차시. 내비게이션 도착시간 예측 데이터 병합

∙ 데이터 합치기 실습 Signal 데이터 join 및 품질 평가하기
∙ 추가된 데이터의 관계 확인하기
∙ 추가된 데이터 EDA

Part 4. 머신러닝 필수개념 이해하기

15차시. 지도학습 (1)

∙ 지도학습의 개념과 종류
∙ 주요 분류 알고리즘
∙ 주요 회귀 알고리즘

16차시. 지도학습 (2)

∙ 분류 모델 평가
∙ 회귀 모델 평가
∙ 데이터 분할

17차시. 비지도 학습

∙ 지도학습의 개념
∙ 주요 비지도학습 알고리즘
∙ 비지도학습 알고리즘 평가

18차시. AI 모델링 프로세스 이해하기

∙ AI 모델링 프로세스

19차시. 모델 성능 향상시키기

∙ 하이퍼파라미터튜닝 개념과 중요성
∙ 그리드 서치와 랜덤서치
∙ 베이지안 서치와 튜닝 전략

20차시. 딥러닝 모델링

∙ 인공신경망의 이해 및 구조
∙ 인공신경망의 구성요소 (가중치와 편향, 활성함수)
∙ 인공신경망의 학습 (경사하강법, 역전파 알고리즘)

Part 5. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 지도학습- 회귀

21차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (1)

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 수집 및 품질 확인

22차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (2)

∙ 데이터 탐색 및 피처 엔지니어링

23차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (3)

∙ 모델 구축 및 평가
∙ 모델 최적화 및 활용

24차시. 지도학습 회귀 심화 - 택시요금 예측 (1)

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 수집 및 품질 확인

25차시. 지도학습 회귀 심화 - 택시요금 예측 (2)

∙ 데이터 탐색 및 피처 엔지니어링
∙ 모델 구축 및 평가
∙ 모델 최적화 및 활용

Part 6. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 지도학습 - 분류

26차시. 지도학습 분류 심화 - 대출 승인 예측 (1)

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 수집 및 품질 확인

27차시. 지도학습 분류 심화 - 대출 승인 예측 (2)

∙ 데이터 탐색 및 피처 엔지니어링
∙ 모델 구축 및 평가
∙ 모델 최적화 및 활용

28차시. 지도학습 분류 기본 - 통신사 고객 이탈 예측 (1)

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 수집 및 품질 확인
∙ 데이터 탐색

29차시. 지도학습 분류 기본 - 통신사 고객 이탈 예측 (2)

∙ 피처 엔지니어링
∙ 모델 구축 및 평가
∙ 모델 최적화 및 활용

Part 7. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 비지도학습

30차시. 군집분석 - e-commerce 고객 군집화

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 수집 및 NULL값 확인
∙ 이상치 탐색 EDA 및 RFM 스코어생성
∙ 군집 생성 해석 및 활용

31차시. 차원축소 - 차원축소를 사용한 마케팅 고객 군집화

∙ 프로젝트 개요 및 문제 정의
∙ 데이터 탐색 및 전처리
∙ 차원 축소 및 의미 확인
∙ 군집 분석 및 결과 해석

Part 8. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 심층신경망 적용해보기

32차시. 심층신경망 적용 회귀 - 택시요금 예측

∙ 신경망을 위한 환경세팅
∙ 신경망을 위한 데이터 전처리
∙ 회귀 문제를 위한 신경망 구조 설계 및학습
∙ 모델 평가 및 적용

33차시. 심층신경망 적용 분류 - 통신사 고객 이탈 예측

∙ 신경망을 위한 환경세팅
∙ 이진 분류 모델 구조 설계 및 모델링
∙ 모델 학습 및 모델 평가와 적용

Part 8. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 심층신경망 적용해보기

34차시. ChatGPT를 이용한 대출 승인 예측 모델링

∙ ChatGPT를 활용한 데이터 분석 프로세스 설계
∙ 데이터 전처리 및 특성 공학 자동화
∙ 모델링 및 하이퍼파라미터 튜닝 최적화

35차시. ChatGPT를 이용한 정형/비정형 데이터 - 이커머스 리뷰

∙ 정형 데이터와 텍스트 데이터 통합 분석 설계
∙ 리뷰 텍스트 분석 및 감성 점수화
∙ 통합 모델링 및 고객 세그먼테이션 및 인사이트 도출

Part 8. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 심층신경망 적용해보기

36차시. 실습 문제 풀이 - 내비게이션 도착시간 예측

∙ 분석환경 세팅 및 데이터 불러오기, 데이터 병합하기
∙ 데이터 가공 및 탐색 (컬럼 삭제 및 Null 값 확인 및 탐색)
∙ 데이터 선택 및 변수 가공
∙ 데이터 분할 및 모델링 성능평가

37차시. 실습 문제 풀이 - 퇴사 예측 (1)

∙ 분석환경 세팅 및 데이터 불러오기, 데이터 병합하기
∙ 퇴사 원인 분석(부서별 차이분석, 연령대별 차이)
∙ 데이터 분할, 더미변수생성, 정규화

38차시. 실습 문제 풀이 - 퇴사 예측 (2)

∙ 다양한 모델링(그레디언트 부스팅, SVM) 및 정확도 평가
∙ 특성 중요도 분석, 성능 향상 및 저장

39차시. 실습 문제 풀이 - 워싱턴 부동산 주택 가격예측 (1)

∙ 데이터 불러오기, 병합 및 변환
∙ 탐색적 데이터 분석(연속형 변수의 관계분석 및 명목형 변수 확인)
∙ 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링

40차시. 실습 문제 풀이 - 워싱턴 부동산 주택 가격예측 (2)

∙ ML 모델링 구축 및 비교(통계 모형, 의사결정나무)
∙ 딥러닝 모델링 구축 및 비교

Part 8. 머신러닝을 적용한 AI 모델링 학습 심층신경망 적용해보기

41차시. [AI 업무 활용을 위한 인공지능 윤리] 책임 있는 AI 활용을 위한 인공지능 윤리

∙ [AI 업무 활용을 위한 인공지능 윤리] 책임 있는 AI 활용을 위한 인공지능 윤리

42차시. [AI 업무 활용을 위한 데이터 보안] 데이터 보안과 개인정보 보호 법적,윤리적 기준

∙ [AI 업무 활용을 위한 데이터 보안] 데이터 보안과 개인정보 보호 법적,윤리적 기준

* 본 강의는 [AICE Associate 실전 완성 과정]과
[올인원 패키지: 데이터 분석을 위한 기초 통계 완전 정복] 강의를 활용하여 5주간 가장 효율적으로 학습할 수 있도록 만든 커리큘럼입니다.
더 자세한 내용은 하단 강의소개서를 다운받아 확인해 보세요!

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FAQ

⁕ 자세한 내용은 국비지원교육 고객센터에서 확인 가능합니다. ▶ 고객센터 바로가기

💳 내일배움카드 관련

내일배움카드는 어떻게 발급하나요? 내일배움카드는 고용노동부 1350 혹은 고용24(www.work24.go.kr)을 통해 카드 발급 자격을 확인한 후 발급 신청이 가능합니다.
카드 발급 완료일까지 일주일 이상 소요되며, 최소 교육 시작일로부터 7일 전에는 내일배움카드 발급이 완료되어 있어야 합니다.

* 고용24 홈페이지 바로가기 (클릭)
– 로그인 후 직업능력개발 내 '국민내일배움카드' 클릭
– 발급 신청 클릭

* 내일배움카드 신규 발급 신청 시 패스트캠퍼스 과정이 현재 조회되지 않는다면, 유사한 타 과정을 임의로 선택하여 발급 신청하시면 됩니다.
* 추후 내일배움카드 발급 후 고용24에서 수강신청 시 해당 패스트캠퍼스 과정을 선택하여 신청해 주시면 됩니다.

몇개까지 수강가능한가요? 크레딧 금액은 무엇인가요? 패스트캠퍼스의 온라인 과정(K-디지털 기초역량훈련)은 최대 2개 수강이 가능합니다.

크레딧이란?
- K-디지털 기초역량훈련 전용 지원금. 내일배움카드 발급 시 50만원의 크레딧이 1회 지급됩니다.
- 크레딧 잔액을 소진하시면 신청할 수 없습니다.
- 크레딧은 최초 사용일로부터 1년이 경과되면 유효기간이 만료되어 사용이 불가합니다.

결제 금액
- 과정료의 90% 금액이 크레딧에서 차감되며, 10%는 내일배움카드와 연결된 계좌에서 출금됩니다.
- 초과되는 크레딧은 최초 1회에 한하여 추가 지원되며, 동일하게 10% 자부담금만 결제하시면 됩니다.
- 추가 지원은 동일 회차 중복으로 신청할 때도 적용되며, 다른 회차에 신청해도 적용됩니다.

자부담 결제 링크는 어디에서 확인하나요? 자부담 결제 단계는 크게 2단계 입니다.

[고용24에서 결제시]
1. 고용24에 '내일배움카드'등록
고용24 접속→ 로그인→ 마이페이지→ 훈련관리→ 국민내일배움카드→ 자비부담금 결제/환급→ 카드 등록 관리 내 등록

2. 등록한 카드로 자부담금 결제
고용24 접속→ 로그인→ 마이페이지→ 훈련관리→ 국민내일배움카드→ 자비부담금 결제/환급→ 자비부담금 결제처리→ 결제

* 고용24 홈페이지 바로가기 (클릭)

[홈페이지 결제시]
1. 수강 희망 강의 상세페이지에서 결제하기 버튼 클릭→ 결제→ 결제 완료 문자 확인→ 고용24 수강신청→ 신청 완료 문자 확인
※ 홈페이지에서 결제 시 이후 수강신청 과정에 대하여 문자로 자세하게 안내해드립니다.

환불규정이 궁금해요.(패널티 안내) [내일배움카드 환불규정]
「학원의 설립·운영 및 과외교습에 관한 법률」 제18조제1항 및 「학원의 설립·운영 및 과외교습에 관한 법률 시행령」 제18조 제2항에 따라 환불됩니다.
학습시작 당일까지 고용센터, 패스트캠퍼스 고객센터로 접수 된 건에 한하여 패널티없이 수강신청 취소(수강철회)가 가능합니다.
단, 시청한 진도율에 따라 중도 포기로 처리 될 수 있으며, 개강 당일 17시 이후 (확정자 신고 이후 시점)부터는 수강을 전혀 하지 않았더라도 중도 포기로 간주되고 아래 환불 규정에 따라 환불 됩니다.
모든 행정 처리 완료까지는 일주일 이상 소요될 수 있습니다.
건강 상의 이유로 중도포기를 요청할 경우, 관할 고용센터에 먼저 문의하시기 바랍니다.

[내일배움카드 패널티 규정]
2026년 2월 1일 이후 훈련이 시작되는 과정부터 '개강 후' 미수료 및 중도포기 진행시 K-디지털 기초역량훈련 크레딧 (계좌) 차감이 적용됩니다.
패널티 안내
1) 최초 1회 : 미수료/중도포기시 K-디지털 기초역량훈련 크레딧 4만원 차감
2) 2회 이상 : 미수료 / 중도포기시 K-디지털 기초역량훈련 크레딧 10만원 차감
※ 수강 과정 진도율 80% 미만시 미수료로 책정됩니다.

[개강 전]
미리 제공된 콘텐츠 소비를 하지 않은 상태에서 수업 시작 전 전액 환불됩니다.

[개강 후] 중도 포기로 간주
1. 학습 기간 및 전체 진도율의 1/3 경과 이전 : 결제한 금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
2. 학습 기간 및 전체 진도율의 1/3 경과 후부터 1/2 경과 전 : 결제한 금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
3. 학습 기간 및 전체 진도율의 1/2 경과 후 : 환불 불가
- 학습 기간과 진도율 중 더 많이 진행된 수치를 기준으로 산정됨.
- 중도 포기 이후 동일 과정 재수강 불가.
- 잦은 수강철회 또는 포기는 내일배움카드 사용에 패널티 발생할 수 있음.
- 부분 환불 불가 : 패널티 금액 선결제 후, 자부담금 원거래 결제 내역 취소로 진행됨.

※ 중도 포기의 경우 부분 환불이 불가하므로, 패널티 금액 선결제가 필요하며 이는 별도로 안내해 드립니다.

[제적 및 부정 훈련에 의한 환불규정]
- 국민내일배움카드 운영규정(클릭) - 제35조(훈련생의 제적) 에 따라 훈련생을 제적 및 부정 훈련 훈련생으로 간주할 수 있음을 안내드립니다.
- 제적 및 부정 훈련 수강생에 대한 환불은 불가합니다.

[유의 사항]
기존 패스트캠퍼스 일반 과정을 구매하신 후, 국비지원 과정을 추가 신청하시어 일부 내용이 중복되더라도 '일반 과정'은 해당 <정상 환불 규정>에 의거하여 처리 가능합니다.
[일반 과정 취소/환불 정책](클릭)

💻 강의 관련

수강 전 유의사항이 있나요? 1. 고용24에 등록된 이메일로 국비지원 수강 계정이 생성됩니다.
* 확인 방법 : 고용24 마이페이지 회원정보상에 등록되어 있는 [이메일] 주소
* 이 이메일 주소로 학습 관련 안내를 드립니다.

2. 단, Daum 이메일을 사용하시는 경우 [@daum.com] 도메인은 메일 발송이 불가합니다.
* [@hanmail.net] 혹은 [@daum.net]으로 이메일 주소를 변경해 주시기 바랍니다.

3. 본인 명의 휴대전화가 없는 경우 '본인인증 불가'로 수강 불가합니다.
* 패스트캠퍼스 K-디지털 기초역량훈련은 국비지원 과정으로 본인 인증을 반드시 진행해야 하는 점 유의해주세요.

4. 학습 분위기를 저해하는 언행, 멘토 및 운영자에게 폭언을 행하는 경우 패스트캠퍼스에서 제공하는 학습 서비스가 제한 될 수 있으며,
경고 후 수강 태도가 개선되지 않는 경우 제적될 수 있습니다.

5. 이메일 주소 변경을 원하실 경우 학습 시작일 2일 전까지 변경 완료해 주세요.
* 변경 방법 : 고용24 > 마이페이지 > 개인회원 정보 수정 > 이메일 수정 후 저장

* 모객 부진으로 폐강 시에는 개강일 전일까지는 폐강 여부를 안내해드립니다.

학습 사이트를 알려주세요. 국비지원 온라인 과정은 패스트캠퍼스 홈페이지가 아닌 별도의 학습 사이트에서 수강이 가능합니다

※ 학습 사이트는 국비지원 수강생 대상으로 별도 안내됩니다.
※ 해당 사이트는 국비지원 수강생이 아니신 경우 로그인이 불가합니다.니다.

로그인했는데 아무 강의가 없어요. 국비지원 과정의 학습 시작은 개강 당일 15시부터 가능합니다.
15시 이후에도 강의가 보이지 않을 시 고객센터를 통해 문의를 남겨주시면 빠르게 확인하겠습니다.

신청한 과정을 취소하고 싶어요. 국비지원 과정의 취소는 결제 전/후, 개강 전/후로 상이합니다.

1. 모집 기간 중
고용24 로그인→ 마이페이지→ 훈련관리→ 온라인 수강신청 이력→ 신청 상태 확인

- 접수 대기 : 직접 취소 가능.
- 선발 : 결제 마감일까지 결제하지 않을 경우, 개강일에 일괄 미선발 처리
- 자부담 결제 완료 : 24시간 이내 직접 취소가능, 24시간 경과 시 고객센터 1:1문의를 통해 양식대로 요청.

[양식]
제목 : [국비지원 온라인 과정 수강신청 취소 요청합니다]
내용 : 과정명 / 훈련시작일 / 신청인 본명 / 핸드폰번호 / 선발 및 결제 여부 / 사유(변심, 일정 불가, 크레딧 부족, 재직 구분 변경, 국민취업제도 선발 등)
※ 미 선발 처리 시, 동일 회차 동일 과정 재신청은 불가하며 불이익 없음.
※ 사유가 재직 구분 변경·국취제 선발일 경우, 접수 대기로 전환. 이후 고용24에서 직접 취소 필요.

2. 수강 기간 중(개강 이후)
훈련기간과 진도율에 따라 환불규정에 근거하여 패널티가 발생하는 수강 포기로 처리됩니다.
수강 포기 요청 및 처리 순서는 다음과 같습니다.

- 하단 문의등록으로 양식대로 작성 후 요청.
- 반드시 하기 환불 규정을 확인 후 '패널티 금액 발생 동의 여부'를 함께 기재.
- 중도 포기 의사 전달 후, 영업일 기준 3일 이내 환불 규정 동의 여부 미회신 시 요청 철회됨.
- 사유는 반드시 상세 기재. (건강 상의 이유, 폴리텍 입학, 해외 거주 예정 등)

[양식]
제목 : [국비지원 온라인 과정 수강포기 요청합니다]
내용 : 과정명 / 훈련시작일 / 성함 / 핸드폰번호 / 로그인 메일 / 사유 / 환불규정 확인 및 동의 여부

기타 문의 사항은 우측 하단의 챗봇 또는 아래 연락처로 문의 부탁드립니다.
전화 : 02-518-4831
메일 : help.edu@fastcampus.co.kr

*이용시간 : 평일 10:00~18:00 (점심시간 12~13시)

📆2026년 AICE 응시 일정은
여기서 확인할 수 있어요.

응시 일정 자세히 보러 가기 →

공기업·대기업 채용시 우대, 국내 최초 국가 공인 AI 자격증 취득반

AICE Associate

AI 자격증

1차시. 비전공자를 위한 기초 통계의 직관적 해석

2차시. 데이터 구조 이해를 위한 기초 통계 및 탐색적 분석(EDA) 원리

3차시. 데이터 분석의 기초와 중요성 (1)

4차시. 데이터 분석의 기초와 중요성 (2)

5차시. 비즈니스 데이터 이해하기

6차시. 주요 EDA 1 - 단일 변수 분석

7차시. 주요 EDA 2 - 변수간의 관계 분석

8차시. 내비게이션 도착시간 예측 데이터 기반 EDA 실습

9차시. 온라인 커머스 데이터 기반 EDA 실습

10차시. 데이터 프레임 다루기

11차시. 다양한 소스의 데이터 합치기 (병합하기)

12차시. 데이터 품질 확인하기 - 결측치

13차시. 데이터 품질 확인하기 - 이상치 처리

14차시. 내비게이션 도착시간 예측 데이터 병합

15차시. 지도학습 (1)

16차시. 지도학습 (2)

17차시. 비지도 학습

18차시. AI 모델링 프로세스 이해하기

19차시. 모델 성능 향상시키기

20차시. 딥러닝 모델링

21차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (1)

22차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (2)

23차시. 지도학습 회귀 기본 - 비행기 연착시간 예측 (3)

24차시. 지도학습 회귀 심화 - 택시요금 예측 (1)

25차시. 지도학습 회귀 심화 - 택시요금 예측 (2)

26차시. 지도학습 분류 심화 - 대출 승인 예측 (1)

27차시. 지도학습 분류 심화 - 대출 승인 예측 (2)

28차시. 지도학습 분류 기본 - 통신사 고객 이탈 예측 (1)

29차시. 지도학습 분류 기본 - 통신사 고객 이탈 예측 (2)

30차시. 군집분석 - e-commerce 고객 군집화

31차시. 차원축소 - 차원축소를 사용한 마케팅 고객 군집화

32차시. 심층신경망 적용 회귀 - 택시요금 예측

33차시. 심층신경망 적용 분류 - 통신사 고객 이탈 예측

34차시. ChatGPT를 이용한 대출 승인 예측 모델링

35차시. ChatGPT를 이용한 정형/비정형 데이터 - 이커머스 리뷰

36차시. 실습 문제 풀이 - 내비게이션 도착시간 예측

37차시. 실습 문제 풀이 - 퇴사 예측 (1)

38차시. 실습 문제 풀이 - 퇴사 예측 (2)

39차시. 실습 문제 풀이 - 워싱턴 부동산 주택 가격예측 (1)

40차시. 실습 문제 풀이 - 워싱턴 부동산 주택 가격예측 (2)

41차시. [AI 업무 활용을 위한 인공지능 윤리] 책임 있는 AI 활용을 위한 인공지능 윤리

42차시. [AI 업무 활용을 위한 데이터 보안] 데이터 보안과 개인정보 보호 법적,윤리적 기준

43차시. [AI 업무 활용을 위한 저작권] AI 생성과 창작의 경계, 저작권 바로 알기

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