AICE BASIC 실전대비서

[ 모의고사 및 실습 데이터 다운로드 방법 ] ··· 08

[ AIDU 다운로드 방법 ] ···10



1. AI 구현 프로세스 ··· 15

1.1 문제 정의 ··· 17

1.2 데이터 수집 ··· 18

1.3 데이터 분석 ··· 19

ㆍ 탐색적 데이터 분석(EDA)

ㆍ 1) 기술 통계를 활용한 데이터 분석

ㆍ 2) 시각화를 활용한 데이터 분석

1.4 데이터 전처리 ··· 27

ㆍ 결측치 처리

ㆍ 이상치 처리

ㆍ 인코딩

ㆍ 스케일링

1.5 AI 모델링 ··· 32

ㆍ 데이터 준비(입력·출력 값 구분과 학습데이터 분할)

ㆍ 알고리즘(모델) 선택

ㆍ 모델 학습

ㆍ 모델 평가

ㆍ 결과 분석 및 시뮬레이션



2. AIDU 사용법 ··· 39

2.1 데이터 가져오기 ··· 41

2.2 데이터 분석 ··· 41

ㆍ 기초 정보 분석

ㆍ 시각화 분석

ㆍ 데이터 샘플 보기

2.3 데이터 가공 ··· 50

2.4 AI 모델 학습 ··· 59

ㆍ 머신러닝 학습

ㆍ 딥러닝 학습

2.5 AI 모델 활용 ··· 67



3. 모의고사 1: (분류) 심장병 예측 ··· 73

3.1 문제 배경 이해 ··· 74

3.2 문제 정의 ··· 75

3.3 데이터 설명: heart_nan.csv ··· 75

3.4 문제 풀이 ··· 76



4. 모의고사 2: (회귀) 와인 품질 예측 ··· 99

4.1 문제 배경 이해 ··· 100

4.2 문제 정의 ··· 101

4.3 데이터 설명: winequality_red_nan.csv ··· 101

4.4 문제 풀이 ··· 102



5. 모의고사 3: (분류) 은행 고객 이탈 예측 ··· 123

5.1 문제 배경 이해 ··· 124

5.2 문제 정의 ··· 125

5.3 데이터 설명: Churn_Modeling_nan.csv ··· 125

5.4 문제 풀이 ··· 126



6. 모의고사 4: (회귀) 학생 성적 예측 ··· 147

6.1 문제 배경 이해 ··· 148

6.2 문제 정의 ··· 149

6.3 데이터 설명: StudentPerformanceFactors.csv ··· 149

6.4 문제 풀이 ··· 151



부록: 실전 모의고사 1, 2 ··· 174

수강생 후기 ··· 174