공개되지 않은 강의로
수강이 제한됩니다.
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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 강좌입니다학습 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.
임학수 입니다.
커리큘럼
총 26 개
˙ 8시간 15분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Chapter1. 기본 이론
4 강
∙ 1시간 9분
섹션 1. Chapter2. 자료구조의 기본
6 강
∙ 1시간 50분
튜플
17:00
리스트
17:00
딕셔너리
17:00
넘파이
29:00
pandas
15:00
dataframe
15:00
섹션 2. Chapter3.시각화
5 강
∙ 1시간 36분
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
4 강
∙ 1시간 24분
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
7 강
∙ 2시간 16분
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
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