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(3~15³â)
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[´ã´ç¾÷¹«] ¤ýµ¥ÀÌÅͼöÁý ¹× ºÐ¼®(EDA) ¤ý¼ö¿ä¿¹Ãø ¸ðµ¨¸µ ¹× ½Ã½ºÅÛÈ ¤ý¿¹Ãø °á°ú ½Ã°¢È ¤ýµ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ÀÇ»ç°áÁ¤À» À§ÇÑ ÀλçÀÌÆ® Á¦°ø |
[ÀÚ°Ý¿ä°Ç] ¤ýÇзÂ: 4³â Çлç ÀÌ»ó, ¼®,¹Ú»ç±Þ ¿ì´ë ¤ýÀü°ø: Åë°èÇÐ/¼öÇÐ/µ¥ÀÌÅͰúÇÐ/ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ µî °ü·Ã Àü°øÀÚ (¿ì´ë) ¤ý°æ·Â: µ¥ÀÌÅͺм® ¹× ¿¹Ãø ¸ðµ¨¸µ 3³â ÀÌ»ó °æÇè ¤ý¼ö¿ä¿¹Ãø °ü·Ã °æ·Â(ƯÈ÷, ½Ã°è¿ ¿¹Ãø ¹× ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý ¿¹Ãø ¸ðµ¨ °æÇè) ¤ýÃֽбâ¼úÀ» Ȱ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ¸ðµ¨ ±¸Çö (Python ±â¹Ý) [¿ì´ë»çÇ×] ¤ýTimes Series Forecasting(ARIMA, Prophet, Exponential Method, Statistical Modeling) °æÇè ¤ý¸¶ÄÉÆÃ, °è·®°æÁ¦ ±â¹ÝÀÇ ¼ö¿ä¿¹Ãø ¸ðµ¨¸µ °æÇè ¤ýSpark¿Í Python ±â¹ÝÀÇ °³¹ß ¿£Áö´Ï¾î¸µ °æÇè ¤ýÄÄÇ»ÅͺñÀü, Gen AI ¸ðµ¨¸µ/½Ã½ºÅÛÈ °æÇè [±âŸ»çÇ×] ¤ýä¿ë±¸ºÐ: Á¤±ÔÁ÷ ¤ý¿¬ºÀ: ÈíÁ·ÇÏ°Ô ÇùÀÇ/ ¿ª·® ¿ì¼öÇϽŠºÐ¸¸ |
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