| 1차시 |
Ch 01. 반도체 데이터 분석: 데이터 분석 이해 |
26분1초 |
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| 2차시 |
Ch 01. 반도체 데이터 분석: 반도체 및 기타 산업 사례 |
25분45초 |
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| 3차시 |
Ch 01. 반도체 데이터 분석: 분석 프로세스 및 필요 역량 |
16분2초 |
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| 4차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 개요 및 기본 자료구조 |
45분9초 |
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| 5차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 비교 연산자와 리스트 활용 |
43분49초 |
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| 6차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 자료형, 조건문, 반복문 |
44분52초 |
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| 7차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 반복문 심화 |
55분26초 |
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| 8차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 함수 |
49분34초 |
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| 9차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: 모듈, 클래스 |
27분39초 |
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| 10차시 |
Ch 01. 파이썬 프로그래밍: Numpy 이해 |
34분6초 |
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| 11차시 |
Ch 02. Pandas 활용 전처리: 시리즈, 데이터프레임 기초 |
44분44초 |
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| 12차시 |
Ch 02. Pandas 활용 전처리: 데이터프레임 활용 |
33분25초 |
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| 13차시 |
Ch 02. Pandas 활용 전처리: 결측치 처리, 원핫인코딩 |
23분47초 |
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| 14차시 |
Ch 02. Pandas 활용 전처리: 그룹 생성 및 함수 활용 |
40분48초 |
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| 15차시 |
Ch 02. 데이터 시각화: Matplotlib 패키지 |
62분18초 |
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| 16차시 |
Ch 02. 데이터 시각화: Pandas plot과 Seaborn 패키지 |
54분32초 |
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| 17차시 |
Ch 02. 데이터 시각화: 데이터 분석 시각화 예제 실습 |
27분19초 |
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| 18차시 |
Ch 02. 기초 통계: 측도, 확률, EDA 이론 및 예제 |
43분29초 |
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| 19차시 |
Ch 02. 기초 통계: EDA 활용 실습 - ① 집값 예측 |
35분2초 |
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| 20차시 |
Ch 02. 기초 통계: EDA 활용 실습 - ② 대학 랭킹 분석 |
59분28초 |
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| 21차시 |
Ch 03. 인공지능 이해: AI 개념 및 머신러닝 기초 |
34분16초 |
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| 22차시 |
Ch 03. 인공지능 이해: 회귀 및 분류, 앙상블 학습 이해 |
46분49초 |
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| 23차시 |
Ch 03. 인공지능 이해: 모델 평가지표와 딥러닝 이해 |
46분7초 |
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| 24차시 |
Ch 03. 실전 데이터 분석: ① 타이타닉 생존자 예측 |
68분8초 |
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| 25차시 |
Ch 03. 실전 데이터 분석: ② 다이아 가격 예측 |
46분54초 |
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| 26차시 |
Ch 03. 실전 데이터 분석: ③ 철강 제조 불량 분류 |
48분44초 |
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| 27차시 |
Ch.03 프로젝트: 반도체 공정 이상탐지 프로젝트 설명 |
5분51초 |
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| 28차시 |
Ch.03 프로젝트: 반도체 공정 이상탐지 프로젝트 해석 및 결론 |
69분15초 |
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