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머신러닝을 이용한 데이터과학 대시보드

(2.5)
4개의 수강평 ∙  41명의 수강생
공개되지 않은 강의로
수강이 제한됩니다.
지식공유자: 임학수
총 26개 수업 (8시간 15분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공

데이터과학의 일반을 이해하고 머신러닝으로 간단한 데이터과학의 과제를 따라 진행해 볼 수 있다

후속 강좌 케라스를 활용한 딥러닝 프로그래밍 오픈!! (기존 수강생 30% 할인 - 상담창으로 문의)

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)

안녕하세요
임학수 입니다.
임학수의 썸네일
커리큘럼 총 26 개 ˙ 8시간 15분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Chapter1. 기본 이론
섹션 1. Chapter2. 자료구조의 기본
튜플 17:00
리스트 17:00
딕셔너리 17:00
넘파이 29:00
pandas 15:00
dataframe 15:00
섹션 2. Chapter3.시각화
eda 25:00
Lmplot, BarPlot 25:00
kde, ScatterPlot 미리보기 09:00
distplot, lineplot, facetgrid 16:00
시각화 나머지 21:00
섹션 3. Chapter4.머신러닝 기본
머신러닝 알고리즘 소개 29:00
scattermatrix, countplot 15:00
cross validation, lasso, ridge, kmean cluster 19:00
support vector machine, randomforest, gridsearchcv 21:00
섹션 4. Chapter5. 실제프로젝트
RSSI의 개념/특징/문제점 소개 20:00
코드의 실제1 미리보기 22:00
코드의 실제 강의자료
코드의 실제2 18:00
코드의 실제3 28:00
코드의 실제4 23:00
비트코인가격변화 예측 프로그램 실제 25:00
강의 게시일 : 2018년 09월 14일 (마지막 업데이트일 : 2018년 12월 07일)
수강평 총 4개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
2.5
4개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
Han Gyun Jung thumbnail
3
적당함 머신러닝을 이해하는데 도움이 되었음.
2018-12-20
유광현 thumbnail
3
녹음품질이 좋지는 않았지만 (잡음많음, 바람소리 등), 이는 간단히 장비교체등으로 해겷할 수 있다고 봅니다. 학습방법에 어떤 것들이 있고, 어떤 결과들이 나오는지 대략적으로 훑어볼 수 있었습니다.
2018-12-21
김동환 thumbnail
3
녹음상태 평가가 많은 이유가 있었네요. 인강을 코딩하며 소리로 듣게 되는데 너무 소리가 불편했습니다. 내용은 흥미로웠구요.
2019-04-08
변규석 thumbnail
1
영상의 음성 품질이 아주 안좋습니다. -
2018-12-11