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추석 앵콜 할인 20% 중(D-4)
데이터 사이언스 인공지능
현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
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8개의 수강평 ∙ 71명의 수강생

20%

47,520원

59,400원
지식공유자 : AISchool
총 59개 수업˙총 7시간 19분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
이 강의는 멘토링 신청이 가능합니다.
멘토링은 수강 신청과 별개로 운영되며, 수강생이 아니어도 신청할 수 있습니다.
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초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 분석] 강의입니다.

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

✍️
이런 걸
배워요!
머신러닝의 개념
머신러닝 모델 성능 향상법
Google Colab 사용법
머신러닝 라이브러리 - scikit-learn, xgboost
머신러닝/데이터분석 라이브러리 - Numpy, Pandas
데이터시각화 라이브러리 - matplotlib, seaborn
머신러닝 실무 프로젝트 진행방법

다양한 캐글 예제로 배우는 머신러닝 기초,
현업 엔지니어의 실무 꿀팁까지 한번에! 😀

📌 커리큘럼 간단 소개

0. 머신러닝(Machine Learning, ML)이란?

  • 머신러닝의 개념을 단단히 잡아보자

1. 복잡한 설치가 필요없는 간편한 실습환경

  • Google Colab 소개

2. scikit-learn 소개 & 나의 첫 머신러닝 모델

  • 키를 토대로 몸무게를 예측해보자

3. Kaggle 및 Kaggle Competition 소개

4. Linear Regression 알고리즘 (Ridge, Lasso, ElasticNet) 뽀개기 & 내 집값은 얼마?

  • 보스턴 부동산 가격을 예측해보자

5. 성능 좋고 인기 많은 팔방미인형 예측기 Random Forest 

  • 머신러닝 모델로 내일 비가 올지 안 올지 예측해보자

6. Kaggle 우승자들이 애용하는 알고리즘 XGBoost

  • XGBoost로 뇌졸중 발생유무를 예측해보자

7. 현업 머신러닝 엔지니어가 들려주는 실무 이야기

  • 머신러닝 엔지니어의 일과를 체험해보자

8. 실무자가 알려주는 DS/ML 실전 팁

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

  • Kaggle 프로젝트를 통해 머신러닝 관련 지식(머신러닝 관련 라이브러리 - Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, xgboost...)을 습득하고, 머신러닝을 실무에 응용하는 방법을 학습해 봅니다.
  • 다양한 캐글(Kaggle) 예제를 통해 머신러닝의 기초부터 차근차근 학습하고, 현업 IT 대기업 머신러닝 엔지니어의 머신러닝 프로젝트 실무 팁까지 한번에 배울 수 있도록 강의를 구성했습니다.
지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
머신러닝을 처음 접하시는 분
데이터 분석 기법을 학습하고 싶으신 분
머신러닝 엔지니어로 취업을 원하시는 분
머신러닝 엔지니어로 취업이후 업무 프로세스가 궁금하신 분
IT대기업 현업 머신러닝 엔지니어의 실무 꿀팁을 얻고싶은 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
기초적인 Python 사용경험

안녕하세요
AISchool 입니다.
AISchool의 썸네일
공동 지식공유자: Daniel Park의 썸네일
커리큘럼 총 59 개 ˙ 7시간 19분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개
섹션 1. 머신러닝이란? - 머신러닝의 개념을 단단히 잡아보자
머신러닝(Machine Learning)의 개념 미리보기 08:25
분류(Classification) 문제 vs 회귀(Regression) 문제 02:17
지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 07:47
트레이닝 데이터(Training Data), 테스트 데이터(Test Data) 04:50
검증용 데이터(Validation Data), 오버피팅(Overfitting) 06:50
섹션 2. 복잡한 설치가 필요없는 간편한 실습환경 - Google Colab 소개
Google Colab 소개 06:09
Colab 실습시 유의사항
섹션 3. 머신러닝과 데이터 분석을 위한 도구 - numpy, pandas, matplotlib, seaborn
머신러닝과 데이터 분석을 위한 도구 소개 07:46
numpy, 배열과 행렬을 다루는 도구 23:28
numpy 실습 03:33
pandas, 행과 열을 가진 테이블을 다루는 데이터 분석 도구 35:39
pandas 실습 15:31
고급 pandas 함수들 - concat, groupby, query 10:11
고급 pandas 함수 실습 04:54
그래프를 그리는 plotting 도구 - matplotlib, seaborn 15:52
matplotlib, seaborn 실습 06:44
섹션 4. scikit-learn 소개 & 나의 첫 머신러닝 모델 - 키를 토대로 몸무게를 예측해보자
선형회귀(Linear Regression) 소개 05:31
Regression 알고리즘의 성능평가 지표 - MSE, RMSE, MAE 04:02
scikit-learn 소개 05:07
Linear Regression으로 키에 대한 몸무게 예측해보기 13:49
섹션 5. Kaggle 및 Kaggle Competition 소개
Kaggle 및 Kaggle Competition 소개 12:01
섹션 6. Kaggle 입문 - 타이타닉 승객중 누가 살아남았을까 & 머신러닝으로 타이타닉 생존자 예측해보기
결정 트리(Decision Tree) 소개 04:02
Titanic 사고 데이터 소개 03:38
범주형 컬럼(Categorical Column) & 수치형 컬럼(Numerical Column) 02:11
Categorical Column 다루기 - LabelEncoder 02:44
결정 트리(Decision Tree)를 이용해서 타이타닉 생존자 예측해보기 17:05
섹션 7. Linear Regression 알고리즘 (Ridge, Lasso, ElasticNet) 뽀개기 & 내 집값은 얼마? - 보스턴 부동산 가격을 예측 해보자
K-Fold Cross Validation 05:08
Feature Engineering - Feature Selection 04:18
상관 분석(Correlation Analysis) & regplot() 미리보기 05:23
Regression 알고리즘으로 보스턴 부동산 가격 예측해보기 (EDA & Feature Selection) 16:05
Feature Engineering - Feature Normalization 05:23
Feature Engineering - Feature Generation 03:26
Ridge & Lasso & ElasticNet Regression 15:38
보스턴 부동산 가격 예측 성능 향상시켜보기 (Feature Generation & Advanced Estimator) 미리보기 11:30
섹션 8. 성능 좋고 인기 많은 팔방미인형 예측기 - Random Forest & 머신러닝 모델로 내일 비가 올지 안올지 예측해보자
랜덤 포레스트(Random Forest) 소개 05:58
DataFrame의 .replace() 함수 03:16
범주형(Categorical) 데이터 처리하기 - One-hot Encoding 05:00
Rain in Australia 데이터셋 소개 미리보기 02:22
Random Forest Classifier로 내일 비가 올지 안올지 예측해보자 - Rain in Australia 데이터셋 15:01
이상치(Outlier) 제거 기법 - IQR(Inter Quantile Range) 05:59
Outlier 제거를 통해 Random Forest Classifier 성능 향상 시켜보기 - Rain in Australia 데이터셋 08:55
섹션 9. Kaggle 우승자들이 애용하는 알고리즘 XGBoost & XGBoost로 뇌졸중 발생유무를 예측해보자
XGBoost 소개 06:43
Stroke Preidction 데이터셋 소개 미리보기 02:45
XGBoost를 이용해서 뇌졸중(Stroke) 발생유무 예측해보기 - Stroke Prediction 데이터셋 06:26
섹션 10. 현업 머신러닝 엔지니어가 들려주는 실무 이야기 - 머신러닝 엔지니어의 일과를 체험해보자
현업 머신러닝 엔지니어 소개 03:47
회사의 머신러닝 팀 구성원 03:55
머신러닝 팀에서 업무를 분배해서 일하는 법 06:14
현업 엔지니어의 하루 – 데이터 엔지니어(Data Engineer) 04:23
현업 엔지니어의 하루 – 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 04:13
현업 엔지니어의 하루 – 머신 러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer) 03:43
머신러닝 업무에서의 어려웠던 점 06:36
머신러닝 업무를 하면서 느낀 장/단점 06:31
섹션 11. 실무자가 알려주는 DS/ML 실전 팁 - 인정받는 머신러닝 엔지니어로 거듭나보자
실제로 회사에서 진행하는 머신러닝 업무 프로세스 04:25
가장 중요한 것은 데이터, 두 번째로 중요한 것도 데이터 06:10
Kaggle/데이콘과 다르게, 실제 업무에서 중요하게 여기는 것은? 05:31
머신러닝 엔지니어, 일잘러로 거듭나보자 03:35
더 똑똑하게 일 잘하는, 머신러닝 코드 만드는 방법 08:21
가장 몸 값이 비싼 Role, 역량이 무엇일까? 03:15
강의 게시일 : 2021년 03월 17일 (마지막 업데이트일 : 2021년 09월 20일)
수강평 총 8개
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8개의 수강평
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조종호 thumbnail
좋은 강의 감사합니다 기초적인 헤터파일부터 알수있어 좋았습니다!
2021-07-20
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-08-21
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잘 들었습니다.
2021-07-19
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-07-19
김찬열 thumbnail
코드에 대한 설명이 부족한 것 같습니다. 완성된 코드를 읽어주는 것만으로는 설명이 어려워 보이네요
2021-05-24
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요:)
2021-05-27
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머신러닝의 전반적인 흐름 이해에 탁월한 것 같습니다. 어느정도 감을 읽었기 때문에 본격적으로 책을 사서 공부하려고해요. 아마 공부를 더 쉽게 할 것 같아여 감사합니다
2021-07-13
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-07-14
REAL K thumbnail
기초를 잘 잡을 수 있었습니다. 만족해요.
2021-05-29
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-06-09
추석 앵콜 할인 20% 중(D-4)

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총 59개 수업˙총 7시간 19분
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멘토링은 수강 신청과 별개로 운영되며, 수강생이 아니어도 신청할 수 있습니다.
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