데이터 사이언스

/

데이터 분석

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

(5.0) 수강평 2개

수강생 49명

인공지능(AI)python3딥러닝금융공학알고리즘
Thumbnail

중급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 시계열 데이터의 이해

  • 딥러닝 모델 실습

  • 실제 케이스 스터디

Python과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 분석 과정 📈

본 강의에서는 Python과 딥러닝을 활용한 시계열 데이터 분석 기법을 배웁니다. 다양한 형태의 시계열 데이터가 존재하며 AI 분야에서 시계열 데이처 처리의 중요성이 증가하고 있습니다.

강의 주요 내용

✅ 시계열 데이터 이해: 기본 개념 및 특징 학습

✅ 정상성 확보 방법: 시계열 데이터의 정상성 확보 기법

✅ 전처리: 데이터 분석 전 필요한 전처리 과정

✅ RNN 활용: 순환 신경망을 통한 시계열 데이터 처리

✅ CNN 활용: 합성곱 신경망을 이용한 시계열 데이터 분석

✅ 적용 사례: 실제 사례를 통한 시계열 데이터 분석 적용

수강생들은 시계열 데이터 분석에 대한 이해와 Python을 활용한 딥러닝 모델 개발 능력을 향상시킬 것입니다.

이런 내용을 배워요

1⃣ 시계열 데이터의 이해

시계열 데이터의 특성과 AI 모델에 입력하기 위한 전처리 방법을 배웁니다.

2⃣ 실습 위주의 강의로 구현능력 향상

Jupyter Notebook을 이용해 실제 AI 모델 구현 과정을 자세히 설명합니다.

3⃣ 초보자도 쉽게

기본적인 파이썬 프로그래밍 지식만 있으면 수강할 수 있습니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux 등 모든 OS가 가능합니다.

  • 사용 도구: Jupyter Notebook, Google Colab

  • PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 기본 사양의 PC

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식: PDF, 소스 코드


선수 지식 및 유의사항

  • 기본적인 파이썬 문법을 알고 있어야 합니다.

  • 기본적인 머신러닝 지식이 있으면 더 재미있게 수강할 수 있습니다.

  • 필요한 선수 과목 과정명을 소개해 드립니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 과학에 열정적인 분들

  • 주식 등 금융 시장 분석에 관심 있는 개발자

  • 복잡한 시계열 데이터를 해석하고 예측하는 데 관심 있는 학생, 연구원

  • 경력 전환을 고려하는 전문가들

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 언어

  • 머신러닝 딥러닝 기초

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼

전체

36개 ∙ 10시간 26분

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 2024년 05월 28일
마지막 업데이트일: 2024년 05월 28일

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!