머신러닝을 이용한 데이터과학

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Machine Learning을 이용한 Data Science (RSSI통신 오차 보정 프로젝트, 코인 가격 예측 프로젝트)

데이터과학을 하는 다양한 방법이 있습니다. 그 중에서 Python에서 기본적으로 제공하는 머신러닝 라이브러리 scikit-learn(SKlearn)을 사용하는 방법을 배워 볼 예정입니다. 그리고 Numpy와 Pandas, metaplotlib, Seaborn 데이터 과학을 하는데 필요한 각종 라이브러리와 그 사용법을 배웁니다. 블루투스 또는 WiFi의 비콘 측정치 오차 보정을 위한 프로젝트와, 마켓에서 코인의 등락에 대 예측을 위한 실전 프로젝트를 따라 배우면서, 현업에서 데이터 과학이 어떻게 적용되고 각 알고리즘과 학습 모델 등을 어떻게 선택하는지 배워볼 수 있는 중급 및 활용 과정 강좌입니다

학습 목표

• 데이터과학의 일반을 이해합니다.
• 머신러닝으로 간단한 데이터과학의 과제를 따라 진행해 볼 수 있습니다.

배우는 것들

 도움이 되는 분들

• 데이터과학의 기본적인 이해가 필요하신 분들
• 머신러닝을 처음 입문하시는 분
• 머신러닝의 알고리즘을 어떤 분야에 적용하는 알고 싶으신 분들
• 책의 기본예제 외에 현업에서 사용되는 예제를 통해 하나하나 단계를 밟아 배워보고 싶으신 분들

 실습 프로젝트

참고 사항

• 선행이수 : Python 기본 문법
• 개발툴 : Anaconda 3.5 (with Spyder)

지식공유자 소개

임학수

- Perl, Java, C#, Python, GO, C/C++으로 BackEnd Middleware Programmer. - Hadoop, MongoDB, Redis, ElasticSearch 등 NoSQL, BigData 관련 툴 엔지니어. - MariaDB, Oracle, MSSQL 등 DBMS 관리자. - ERC20 기반 토큰 개발자 - Machine Learning 개발자. (Python, Go이용 Socail Crawling, A/B Testing, ML기반 data분석도구)