êµê°ê³µìž ë¹
ë°ìŽí°ë¶ìêž°ì¬ ì€êž°,
ì¬íŽë êŒ í©ê²©íìžì!
ë°ìŽí° ë¶ì ì 묞ê°
êµê°êž°ì ì격ì ëì íìžì! ð
ë¹
ë°ìŽí° ë¶ìêž°ì¬?
ë¹
ë°ìŽí° ìŽíŽë¥Œ êž°ë°ìŒë¡ ë¹
ë°ìŽí° ë¶ì êž°í,
ë¹
ë°ìŽí° ìì§Â·ì ì¥Â·ì²ëЬ, ë¶ì ë° ìê°í륌 ìííë
ì€ë¬Žì ê²ìŠì ìí ì격ìŠì
ëë€.
êµê°ì êž°ì
ì 겜ìë ¥ í볎륌 ìíŽ ë¹
ë°ìŽí° ë¶ì ì 묞ê°ì ììë ìŠê°íê³ ììµëë€. ê·žë¬ë ìì ëë¹ ê³µêž ë¶ì¡±ìŒë¡ ìžë ¥ í볎ì ìŽë €ììŽ ììŽ, ì ë¶ì°šììì ë¹
ë°ìŽí° ë¶ì ì ë¬žê° ìì±ê³Œ íšê» 첎ê³ì ìŒë¡ ìëì ê²ìŠí ì ìë êµê°êž°ì ìê²©ìž êµê°êž°ì ë¹
ë°ìŽí° ë¶ìêž°ì¬ ì격ìŠìŽ ì¶ë²íììµëë€.
2025ë
ìë ì êž° 10~11íì°š ìíìŽ ì€ìëë©°, í찚륌 ê±°ëí ìë¡ ìíì ëìŽëê° ëìì§ê³ ììŽ ê¹ìŽìë íìµìŽ íìí©ëë€. 볞 ê°ìë íìŽì¬ ë° íë€ì€ì ë°ìŽí° ì²ëЬ, ëšžì ë¬ë ìŽ 3곌목ì êž°ìŽë¶í° íµì¬ ëŽì©ì ì 늬íììµëë€.
ìí í©ê²©ì ìí íì ëŽì©ë§ ìì!! ð
볞 ê°ìë íë¡ê·žëë° ìžìŽ íìŽì¬ì ëíŽ íìµíê³ íë€ì€(Pandas), ìžìŽí·ë°(Scikit-Learn), statsmodels, scipy ëŒìŽëžë¬ëŠ¬ë¥Œ íìµíë 곌ì ìŒë¡, ë¹
ë°ìŽí° ë¶ìêž°ì¬ ì€êž°ì ìì
í 1, 2, 3 ì ëë¹í ì ìë ê°ìì
ëë€. ëšì ìêž°ë§ìŒë¡ íìŽí ì ìë ì€êž° ìíìŽêž° ë묞ì ë€ìí ìì©ì ëìž ì ìë ìì ì€ì¬ì ì€ëª
ìŽ ìŽë£šìŽì§ëë€.
Pandas(íë€ì€)
- 4ê°ì íìŒì ì¬ì©íŽ ë¶ë¬ì€êž°ë¶í° ì ì²ëŠ¬ë¥Œ ê±°ì³ ë¶ìíë 곌ì ì ë°ëŒíë©° ìµí ì ììµëë€.
- ëìŽëì ë°ëŒ ì€ëª
ìŽ ë°ë³µì ìŒë¡ ìŽë£šìŽì ž ìì°ì€ëœê² ìµí ì ìëë¡ êµ¬ì±íììµëë€.
- ëšžì ë¬ëì íìí ë€ìí ë°ìŽí° ì ì²ëЬ êž°ë²ì ë€ë£¹ëë€.
Scikit-Learn(ì¬ìŽí·ë°), statsmodels
- ê°ëší íìµì© ë°ìŽí°ë¥Œ ì§ì ì¬ì©íê³ , ê°ëší 몚ëžë§ì ìííŽë³Žë©° ëšžì ë¬ëì ê°ë
ì ìŽíŽí©ëë€.
- ë¹
ë°ìŽí°ë¶ìêž°ì¬ êž°ì¶ ë¬žì ë° Kaggle(ìºêž)ìì ê°ì žìš ë°ìŽí°ë¥Œ ì¬ì©íì¬ ëªšëžë§íë ìì 륌 ë€ë£¹ëë€.
- â
ìì
2, 3 ì íì ìíì ëì€ë ì íë§ ì€ë¹í ì ìëë¡ ìêž° ë°©ë²ê³Œ íëŠì íìµí©ëë€.
- â
ëì ì ì륌 ë°ì ì ìëë¡ êž°ì¶ë¬žì íìŽë¥Œ íµíŽ ì°ìµíì멎 ë©ëë€.
ð ë¹
ë°ìŽí°ë¶ìêž°ì¬ ìí ìëŽ
- íµí©í(íëµí, ìì
í) 180ë¶ ìí
- ë¹
ë°ìŽí° ë¶ì ì€ë¬Ž: ë°ìŽí° ìì§, ë°ìŽí° ì ì²ëЬ, ë°ìŽí° 몚í 구ì¶/íê°
- 100ì ë§ì êž°ì€ 60ì ìŽìì í©ê²©
- 2025ë
ììì ì/ìíìŒ: ì 10í(5.19~5.23/6.21(í ), ì 11í(10.27~10.31/11.29(í ))
- ììží ìì ì격 ë° í©ê²© êž°ì€ì íêµë°ìŽí°ì°ì
ì§í¥ì ííìŽì§ë¥Œ ì°žê³ íìžì.
íìµ ì§ì ð
* 10í ìíì ìíŽ 4ì 16ìŒ ë¶í° ë§€ìŒ Quiz륌 ì§íí ìì ì
ëë€.
* QnA ì€í칎í¡ë°© ìŽììŒë¡ ì€ìµ ì€ ìŽë €ìì íŽê²°í ì ìëë¡ í©ëë€.
íìµ ëŽì© ð
STEP 1. Python ìêž°
íìŽì¬ì ìµìíì§ ìì ìŽë³Žì륌 ìíŽ ìí ëë¹ë¥Œ ìí ìì€ìŒë¡ ì€ì ëŽì©ë§ íìµíì¬ íìŽì¬ ìžìŽ íì© ë¥ë ¥ ìµëì ìŽì ì ë§ì¶ 곌ì ì
ëë€.
STEP 2. Pandasì ë°ìŽí° ì²ëЬ
ë°ìŽí°ë¥Œ ë€ë£šêž° ìí íìŽì¬ ëŒìŽëžë¬ëŠ¬ìž Pandasì Ʞ볞ì ìž ëŽì©ì ìµíëë€. ìì
í ì 1ì íì ë€ìí êŽì ìì ì¶ì ë ì ìë ë°ìŽí° ê°ê³µ ì íì ìŽíŽíê³ , 묞ì íìŽë¥Œ ì§ì ë°ëŒí멎ì ë°ìŽí° ì²ëЬ ë°©ë²ì ìŽíŽí©ëë€.
STEP 3. ëšžì ë¬ë
ìì
í ì 2ì í ì€êž° ìí ëë¹ë¥Œ ìíŽ sklearnì íì©íì¬ ëšžì ë¬ëì ì 첎ì ìž êµ¬ì¡° ë° êž°ë²ì ëíŽ ìµíëë€. ëšžì ë¬ë íê·ì ë¶ë¥ 몚ëžì ë§ë€ê³ íê°íë ë°©ë²ì ììë³Žê³ , êž°ì¶ë¬žì ë° ì¶ì ê°ë¥ì±ìŽ ëì 묞ì 륌 ì§ì íìŽëŽ
ëë€.
STEP 4. íµê³ ê²ì
ìì
í ì 3ì í ì€êž° ìí ëë¹ë¥Œ ìíŽ statsmodels, scipyì íì©íì¬ ì í몚ëžì íŽì ë° ëªšì/ë¹ëªšì ê²ì ì ììëŽ
ëë€.

STEP 5. êž°ì¶ë¬žì íìŽ
2í ~ 9íê¹ì§ì êž°ì¶ë¬žì 륌 íìŽíŽ ë³Žì ì€ì ì ëë¹í ì ìëë¡ í©ëë€.
9íë 4ì 7ìŒì ì
ë¡ë ìì ì
ëë€.
Q&A ð¬
Q. íêž° í©ê²© í ì€êž° ìíì ëª ë²ê¹ì§ ììí ì ìëì?
íêž° í©ê²© í 2ë
ëì ì€êž° ììì êž°íê° ììµëë€. 1ë
ì 2ë² ìíìŽ ìêž° ë묞ì ìŽ 4ë²ì ìì êž°íê° ììµëë€. ì°žê³ ë¡ êµê°êž°ì ì격ìŽë©°, ìì ìê²©ìŽ ììŒë¯ë¡ ìê²©ìŽ ëëì§ íìžíì
ìŒ í©ëë€.
Q. íìµ êž°ê°ì ìŒë§ë ì¡ììŒ í ê¹ì?
íìµ êž°ê°ì ê°ìžì°šê° íŽ ê²ìŒë¡ ìê°ë©ëë€. ê·žëŠ¬ê³ íë¡ê·žëë°ì ëí ê°ë
ìŽ ìë ìíìì íìµì íì ë€ë©Ž ë³Žë€ ë§ì ìê°ìŽ ê±žëŠŽ ê² ê°ìµëë€. 2~3ë¬ ì ë êž°ê°ì ì¡ê³ ë§€ìŒ ë°ë³µíŽì ìœë륌 ì
ë ¥íê³ íŽìíë ìê°ì ë§ë€ìŽ ë³Žì멎 ì¢ì ê² ê°ìµëë€. í¹í Pandas, MLì ëí íìµì íì©í ì ìì ì ëì ëŽì©ìŒë¡ ì€ë¹íêž° ë묞ì ëŽì©ìŽ ë§ë€ê³ ëëŒì€ ì ììµëë€. ì§ë¬žì 죌ì멎ì ìµíê°ì멎 ì¢ìŒë©°, ìí ì§ì ìë ì€êž° ìœëì ìêž°ë íìí©ëë€.
ì§ìê³µì ì ìê° âïž
ì€ìì (ìëìí ìŠ ëí)
ì€ìì ê°ì¬ëì 24ë
ê° SW ê°ì륌 ì§ííŽìš IT ì 묞 ê°ì¬ì
ëë€.
ê°ì ìŽë ¥
- ìŒì±, LG ì ì
ì¬ì ë° ì¬ì§ì ëì SW ê°ì
- ì€ìì 볎ì²ëЬíì
- ìžì²ì¬ììì
ê³ ë±íêµ (ì°í겞ì)
- ëíìê³µíìì
- ê¹ì²ëíêµ, ì±ê· êŽëíêµ(ìì), ìì€ë, ììžë ë±
- ë©í°ìº íŒì€ ìž ë€ì
ìì§ ì격ìŠ
- ì 볎ì²ëŠ¬êž°ì¬ 1êž
- ì§ì
íë šêµì¬ 멎í (ì 볎ì²ëЬ 2êž)
- ë°ìŽí°ë¶ì ì€ì 묞ê°, ë°ìŽí° ë¶ì ì 묞ê°
- ë¹
ë°ìŽí° ë¶ìêž°ì¬
죌ì ê°ì 곌ì
- [ì격ìŠ] ì 볎ì²ëŠ¬êž°ì¬, ì°ì
êž°ì¬, ë°ìŽí°ë¶ì ì€ì 묞ê°, ë¹
ë°ìŽí° ë¶ìêž°ì¬
- [ìê³ ëŠ¬ìŠ] ìë£êµ¬ì¡° (ìŽêž, ì€êž), ìê³ ëŠ¬ìŠ(ìŒì± ì¬ì§ì ë° ì ì
ì¬ì, LG ì¬ì§ì)
- [íë¡ê·žëë°] CìžìŽ, JAVA, HTML/CSS/Java Script, Android Application, Python (êž°ìŽ, ë°ìŽí° ì²ëЬ, ë°ìŽí° ë¶ì)
- [AI] Machine Learning(ì§ë, ë¹ì§ë íìµ), Deep Learning (tensorflow, CNN, RNN êž°ìŽ)
[êµì¬ 구맀 ìëŽ]
- ë¹
ë¶êž° ì€êž° í¹ê°(ë멎&ë¹ë멎) ê°ì¬í견 íìíì êž°êŽìŽë êž°ì
ì°ëœì£Œìžì.
- ê°ì ëŽì©ì PDFë¡ ì ê³µë©ëë€. ì 볞 êµì¬ 구맀륌 í¬ë§íìë ë¶ì imbgirl@naver.com ìŒë¡ ì°ëœì£Œìžì!