
빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)
대구빅데이터활용센터
국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!
초급
빅데이터, Python
캐글 시작하기, 캐글 데이터셋 활용하기
분석에 앞서 데이터 전처리하는 법
데이터에 머신러닝 • 딥러닝 모델 적용하기
시계열 딥러닝 분석
Kaggle은 기업 및 단체에서 데이터 관련 과제를 등록하면, 사용자들이 이를 해결하는 모델을 개발해 경쟁하는 플랫폼입니다. 실제로 많은 기업과 단체들이 Kaggle에 데이터와 해결 과제를 등록하고 있으며, 플랫폼 사용자들이 자신만의 분석 모델을 만들어 보상을 얻고 있습니다. 다른 의미로 해석하면 캐글은 수많은 머신러닝과 데이터 분석에 쉽게 입문할 수 있는 플랫폼이라는 반증이기도 하죠.
Kaggle의 장점은 많은 데이터와 예제, 가상 분석 환경입니다. 분석에 유용한 데이터들을 쉽게 사용할 수 있으며 다양한 분석 코드들을 참고할 수 있습니다. 뿐만 아니라 Kaggle에서 제공하는 분석환경에서 직접 코드를 실행하고 이를 공유할 수도 있습니다.
머신러닝과 딥러닝을 배우기 위해 기초를 쌓고 싶으시다구요? 그렇다면 이 강의와 함께 하세요! 실제 Kaggle 내 데이터 소스를 활용해 어떻게 데이터를 활용할 수 있는지 알 수 있을 거에요.
이 강의를 들은 후 당신의 모습 📖
학습 대상은
누구일까요?
비전공자, 또는 데이터 분석을 처음 접하시는 분
머신러닝과 딥러닝을 배우기 위해 기초를 쌓고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
python언어에 대한 기초가 있다면 좋지만, 없어도 충분히 따라하실 수 있어요 ! +_+
14,185
명
수강생
357
개
수강평
17
개
답변
4.7
점
강의 평점
7
개
강의
전체
17개 ∙ (2시간 28분)
1. 캐글 및 강의소개
02:05
2. 캐글 가입하기
00:59
4. 데이터 불러오기
11:00
5. 그래프를 통한 기초 데이터 분석
07:22
6. 데이터 전처리
21:33
7. 딥러닝 모형
13:51
8. 머신러닝 모형
19:55
9. 모형별 결과 비교하기
08:58
전체
76개
4.8
76개의 수강평
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
수강평 1
∙
평균 평점 4.0
수강평 5
∙
평균 평점 4.8
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
수강평 16
∙
평균 평점 4.8
4
머신러닝을 실습으로 배우고 싶지만 실제 데이터가 없어서 실습을 하지 못한 분들에게 kaggle과 colab을 통해서 직접 머신러닝 실습을 진행할 수 있는 강의를 제공해 주셔서 감사합니다. 다만, 강의 자체가 과거 버전의 keras를 이용하고 있어서 강사님이 제공해주신 코드가 현재 keras버전과 맞지 않아서 실제로 동작하지 않을 수도 있다는 점은 참고해야 할 것 같습니다. 추가로 수강자 수준을 조금이라도 머신러닝에 대하여 공부를 해보고 실제로 머신러닝 코드를 제작해본 사람들을 대상으로 한 수준으로 강의가 진행되므로 python 코드만 사용할 줄 아는 분들은 다른 pandas나 numpy, matplotlib 등을 사용하는 실습을 해본후 해당 강의에 접근하시는게 좋을 것 같습니다. 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다.
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