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[내일배움카드] [AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 처리


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로 강의 수강시, 반드시 HRD-Net에 먼저 수강신청 후 본 사이트에서 수강신청을 해야합니다. 수강신청은 회차별 마감일자 기준 당일 자정에 마감 됩니다. (영업일 기준) 로 결제가 가능하며 일부과정 실업자도 수강가능합니다. (실업급여증빙자료제공불가)

학습정보

학습기간:
2026-01-26 ~ 2026-02-28
12개월
21시간 (20강)
진도 80% 이상 , 시험 0회 , 과제 0회 상세보기
62,370 원
46,770 원
15,600 원 상세보기

유형별 자비부담금

(자비부담금 15,600원) 일반 국민내일배움카드 대상자 (지원 없음)

(자비부담금 7,800원) 자부담률 50% 경감자 (50% 지원)

(자비부담금 7,800원) 근로·자녀장려금 수급자 (50% 지원)

자비부담금 면제자도 지원유형 선택 후, 신청할 수 있습니다.

과정 소개

AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인민간 자격으로 신규공인 되었습니다.
본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.
본 과정은 데이터 분석과 AI 모델링의 성패를 좌우하는 데이터 전처리와 시각화 기법을 체계적으로 학습하여,
원시 데이터를 정제, 변환, 최적화하고 시각적으로 효과적으로 표현하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
본 과정을 통해 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환, 차원 축소, 특성 선택, 텍스트 데이터 전처리 등의 전처리 기법과
matplotlib, seaborn, folium 등을 활용한 데이터 시각화를 실습하며, 데이터를 단순한 숫자가 아닌 의미 있는 인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 기를 수 있습니다.
또한, 실제 업무 활용 가능한 데이터를 활용해 학습자가 직접 결측치 처리 및 시각화 작업을 수행할 수 있으며,
시각적 결과물을 즉각적으로 확인할 수 있는 예제풀이 과정을 통해 직관적인 학습을 제공합니다.

[참고사항]
본 과정은 실업급여 수급 등을 위한 특정 기간 내 수강 증명서 발급이 불가합니다.
해당 증빙이 반드시 필요하신 수강생분들께서는 수강 신청에 신중을 기하시기 바랍니다.

학습 대상

1. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자

학습 목표

1. 필수적인 데이터 전처리 기술을 익히고 활용할 수 있다.
2. 데이터 머신러닝 모델에 적합한 형태로 변환하고 데이터 시각화를 통해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
3. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.

학습 내용
차시 내용
1차시 데이터 시각화 및 전처리 개요
2차시 matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
3차시 matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
4차시 seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
5차시 seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
6차시 plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
7차시 plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
8차시 folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
9차시 folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
10차시 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
11차시 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
12차시 데이터 전처리 #1. 개요 및 수치형 데이터 처리(결측치, 구간화, 정규화)
13차시 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
14차시 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
15차시 고급 데이터 전처리 #1. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
16차시 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리 (SMOTE)
17차시 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
18차시 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
19차시 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습 (토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
20차시 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
평가 기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 100% 0% 0% -
수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 60점 이상