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데이터 사이언스 데이터 분석
R로 무작정 해보는 data science
(3.3)
4개의 수강평 ∙ 57명의 수강생
71,500원

월 14,300원

5개월 할부 시
지식공유자 : 코코
총 32개 수업˙총 7시간 23분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 중급이상 대상
내 목록 추가 206 공유
중급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터베이스] 강의입니다.

R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의 입니다. 데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다.

✍️
이런 걸
배워요!
R로 머신러닝 모델 적합 시키는 법
머신러닝 모델 성능 늘리는 법

🙆🏻‍♀ R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의입니다.
데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다..🙆🏻‍♂

"99.9% livecoding, 한 줄 한 줄 따라쳐보면서 배우는 DataScience"

✅ 주의사항

이 강의는 이론보다 실습에 초점이 맞춰져 있는 강의입니다.
R에 대한 기본적인 지식과 머신러닝에 대한 전반적인 지식이 있으셔야 합니다.

🗒 강의소개

R도 배웠고, 머신러닝도 배웠는데  데이터 분석을 할 줄 모르시나요? 
이 강의는 데이터 입력부터 머신러닝 모델 구축 및 모델 성능 향상 전략까지 직접 한 줄 한 줄 코드를 쳐보면서 배우는 강의입니다. 

🌈 머신러닝 모델 무작정 적합해보기

  • R의 기본 데이터로 Linear regression과 Decision tree를 적합해봅니다.
  • 회귀모델을 해석하고 학습 검증 데이터를 나누는 방법에 대해 이야기합니다.

🌈 심장 질병 예측 모델 구축해보기(Linear regression)

  • 로지스틱 회귀분석을 통해 심장 질병 예측 모델을 구축해봅니다. 
  • 변수선택법에 대해 배우고 stepwise/forawrd/backward regression을 각각 적합해봅니다.

🌈 영화 리뷰 감성분석으로 해보는 머신러닝

  • 영화 리뷰 데이터 수집부터 감성모델 구축까지 모두 해봅니다.
  • 가장 기본적으로 쓰이는 텍스트 전처리 방법인 Dcoument Term Matrix를 통해 모델을 구축해봅니다.
  • Ensemble learning 기법을 적용해 봅니다.
  • Word2vec을 활용하여 review를 vector화 시키고 이를 통해 머신러닝 모델을 적합해봅니다.

🌈 kaggle 데이터 분석으로 배우는 머신러닝

  • Class가 불균형한 데이터를 다루는 방법에 대해 이야기 합니다.
  • RandomOversampling/SMOTE/DBSMOTE 등을 적합해봅니다.
  • 문제에 따라 모델의 성능을 높일 수 있는 방안에 대해 고민해보고 직접 구현해 봅니다.

🙋🏻‍♂️ 궁금해요!

Q. R을 어느 정도 할 줄 알아야 하나요?
A. 기본적으로 데이터를 불러들이고 전처리할 줄 아셔야 합니다. R프로그래밍 기초 강의는 필수로 수강을 하셔야 하며, 중급강의는 선택사항입니다.

Q. 머신러닝과 통계학은 어느 정도 알아야 하나요?
A. 기초적인 통계학(t.test/anova 등, 학부 교양수업 수준)을 알고 계시고, 머신러닝에 대한 이론적인 지식(학부 전공 수업 수준)이 있으셔야 듣기 수월하십니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
통계학도 배웠고 머신러닝도 배웠는데 실전경험이 없으신 분
여러 머신러닝 모델을 적합해보고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
R에 대한 전반 적인 지식
통계학과 머신러닝 기초

안녕하세요
코코 입니다.
코코의 썸네일

학부에서는 통계학을 전공하고 현재는 산업공학(인공지능)을 공부하고 있는 박사과정생입니다.

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016) 

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :) 

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

 

커리큘럼 총 32 개 ˙ 7시간 23분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 오리엔테이션
오리엔테이션 04:16
섹션 1. 무작정 머신러닝 돌려보기
Linear regression 적합해보기 미리보기 11:00
Linear regression모델 해석하기 25:34
학습데이터/검증데이터 분할하고 모델 적합하기 16:57
섹션 2. 무작정 머신러닝 돌려보기2
Tree모델 적합해보기 07:02
Ensemble의 개념에 대한 이해 11:54
RandomForest적합해보기 11:01
섹션 3. Linear regression으로 몸풀기
심장질병여부 예측 모델 구축하기
변수선택법 - Stepwise적용 18:50
섹션 4. 영화리뷰 감성분석으로 해보는 머신러닝
영화리뷰크롤링 12:35
영화리뷰 전처리 11:10
[참고영상] 감성분석의 종류 (사전기반/머신러닝기반) [R로 하는 텍스트마이닝 강의] 20:12
영화리뷰 감성분석 모델 구축하기(Lasso/Ridge) 미리보기 18:27
영화리뷰 감성분석 모델 구축하기(Lasso/Ridge - ensemble) 22:10
영화리뷰 감성분석 모델 구축하기(RandomForest) 15:53
[참고영상] word2vec 개념 [텍스트마이닝 실전 프로젝트 - 뉴스 데이터 분석하기 강의] 10:16
영화리뷰 vector화 하기 (review2vec) 11:01
vector를 통한 머신러닝 모델 학습 11:39
vector를 통한 머신러닝 모델 학습(boosting의 개념) 13:16
vector를 통한 머신러닝 모델 학습(xgboost) 11:40
vector를 통한 머신러닝 모델 학습(xgboost-ensemble) 13:27
섹션 5. Kaggle Data로 하는 data science
xgboost 모델 적합 16:44
Classimbalanced problem - ROS적용 17:06
SMOTE적용 27:57
DBSMOTE적용 12:52
SMOTE-Ensemble적용 05:28
Feature Selection적용 35:13
SMOTE-응용 20:16
Highconfidence Data 19:49
review 09:46
섹션 6. 수업자료
수업자료
영화데이터
강의 게시일 : 2020년 01월 19일 (마지막 업데이트일 : 2020년 01월 22일)
수강평 총 4개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
3.3
4개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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휴식중인 박쥐 thumbnail
R의 기본적인 지식은 있어야 합니다. 따로 학습하는 시간이 제공되지 않기 때문에 진행하는 내역을 따라가고 이해하려면 R 문법 사용과 머신러닝 알고리즘 사용법에 대한 경험이 있어야 수월하게 이해할 수 있습니다.
2020-04-15
이기혁 thumbnail
머신러닝과 R에 대한 기본 개념을 어느정도 알아야 들을 수 있는 강의 입니다
2020-05-05
Songa Kim thumbnail
나름 인강 많이 들어봤는데 콜세라 패스트캠퍼스.. 그중 최악이었어요 너무 의식의 흐름대로 강의해서 어수선하고 정신이 없어요. 중간에 코드를 잘못써서 바꾸는것도 너무 많아요. (지금 강의 4개들었는데도 이정도라니..)잘 몰라서 듣는건데 썼다지우고 썼다 지우고.. 강의용으로 컨텐츠 가공이 절실할것 같네요. 강사님의 실력에 문제가 있다고 제시하는게 아니라, 강의라면 필요한 퀄리티 체크가 필요하다는 이야기입니다. 진짜 들으면서 너무 듣기가 힘들어서 평가합니다.
2021-06-05
plsch thumbnail
잘 들었습니다.
2021-06-14
71,500원

월 14,300원

5개월 할부 시
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지식공유자 : 코코
총 32개 수업˙총 7시간 23분
평생 무제한 수강
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많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
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기업 교육을 위한 인프런
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