강의 방향성

<aside> 🎯 머신러닝을 쉽게 이해할 수 있도록!

데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행( ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
Python Pandas를 이용한 기초 전처리 학습
Python 문법을 데이터 분석 적용 및 복습
Kaggle 데이터 분석 사례 및 모델링을 통한 Machine Learning Pipe-line 이해
기대효과 : 데이터 분석 입문시 필요한 기초 지식 학습 및 데이터 분석 전반적인 이해 </aside>

이런 분들에게 추천해요

<aside> 💻 머신러닝에 대한 이해도가 낮아도 괜찮아요!

Python 문법은 공부했지만 데이터 분석은 처음이신 분
Python 으로 데이터 분석을 어떻게 하는지 감이 잡히지 않으시는 분
Machine Learning 및 데이터 분석에 관심 있으신 분
데이터 분석이 처음이신 분
선행 요구 역량 : Python 기초 문법 역량 필수( Basics to Python 수준 ) </aside>

B.D.A 정규수업 팁

<aside> ⭐ 이렇게 해보세요!

분 반별 조별 스터디 참여하여 나와 같이 공부하는 팀원과 함께 성장하기
전 기수 강의 자료(코드자료) 및 5분 미만 요약 유튜브영상 보며 예습하기
BDA 멘토단 보충 수업 참여하기 ( 어려운 개념 멘토단 보충 수업 )
BDA x 이지스퍼블리싱 등 기업 연계 스터디 참여하기
BDA 채용 연계 내부, 외부 공모전 참여하기 </aside>

키워드 정리

<aside> ⭐ 공부하실 때 아래 키워드를 참고하시면 좋아요!

Machine Learning
EDA
feature engineering
KNN
결측치, 이상치 </aside>

이전엔 어떤 수업을 했을까요?

<aside> 💡 데이터 분석 입문반 맛보기

7기 2주차 강의

230909_BDA 7기 파이썬 문법 응용반 강의 복습 영상 - 데이터 분석 기초(pandas, numpy)

7기 3주차 강의

230916_BDA 7기 파이썬 문법 응용반 강의 복습 영상 - 통계 분석 기초(기초통계, numpy)

</aside>

강의계획서(syllabus)