: "데이터 분석 그 이상, 5가지 실전 프로젝트로 완성하는 예측 모델링 (총 45강)“ 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 타이타닉 생존 예측부터 스팸 문자 분류까지 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘, 그리고 자연어 처리(NLP) 기초까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 프로젝트들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 세계로 들어오세요.
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에 관심있는 사람들도 듣는 중!
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- 데이터 탐색(EDA)을 통해 가공되지 않은 데이터에서 인사이트를 추출하는 능력
- 회귀, 분류, 군집화 등 문제 유형에 맞는 최적의 알고리즘 선택 능력
- SMOTE 등 오버샘플링 기법을 활용한 현실적인 데이터 불균형 해결 스킬
- 텍스트 데이터를 정제하여 인공지능 모델에 결합하는 NLP 기초 역량
- 데이터 정제부터 예측까지 이어지는 머신러닝 파이프라인의 전체 흐름 이해
: "데이터 분석 그 이상, 5가지 실전 프로젝트로 완성하는 예측 모델링 (총 45강)“
데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 타이타닉 생존 예측부터 스팸 문자 분류까지 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.
선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘, 그리고 자연어 처리(NLP) 기초까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 프로젝트들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 세계로 들어오세요.
이 강의만의 핵심 포인트
* 5대 실전 프로젝트: 타이타닉, 자전거 대여, 의료, 소비 성향, 스팸 데이터를 활용한 단계별 학습
* 불균형 데이터 정복: 수술 환자 데이터를 통해 현업의 난제인 '오버샘플링(SMOTE)' 전략 학습
* 피처 엔지니어링: 모델의 성능을 결정짓는 핵심 피처 추출 및 데이터 정제 전략 전수
* 비지도 학습 실전: 인구 통계 데이터를 활용한 최적의 군집(K) 찾기와 고객 세그먼테이션
* 자연어 처리(NLP) 입문: 텍스트 데이터를 토큰화하고 벡터화하여 머신러닝 모델에 적용하는 기술
강의 로드맵과 머신러닝 프로젝트의 큰 그림을 그립니다. 라이브러리 설치 후 실습을 위한 최적의 파이썬 환경을 구축합니다.
주요 학습: 강좌 및 프로젝트 소개, 개발환경 구축, 필수 라이브러리 설치
가장 유명한 데이터셋을 통해 EDA부터 예측까지 머신러닝의 전 과정을 심도 있게 다룹니다. 데이터 정제와 상관관계 분석의 중요성을 체득합니다.
핵심 기술: EDA 및 시각화, 데이터 정제/변환, 상관관계 분석, 피처 선택 및 모델 학습/예측
연속적인 수치를 예측하는 회귀 모델을 학습합니다. 시계열적 특성이 포함된 데이터를 분석하고 모델의 성능을 끌어올리는 법을 배웁니다.
주요 학습: 심화 EDA, 데이터 변환 전략, 회귀 모델 학습 및 다단계 예측 최적화
수술 환자 데이터의 불균형 문제를 오버샘플링으로 해결하여 정상적인 예측이 가능하는 기법을 학습합니다
핵심 기술: 오버샘플링(Sampling), 모델 평가
고객 소비 성향 데이터를 통해 정답이 없는 상태에서 그룹을 나누는 군집화를 배웁니다.
핵심 기술: 군집화(Clustering), 최적의 K개 탐색(Elbow Method 등)
비정형 데이터인 텍스트를 다루는 법을 배웁니다. 자연어 처리 전과정을 거쳐 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치 데이터로 변환합니다.
주요 학습: 토큰화, 노이즈 제거, 불용어 처리, 어간/표제어 추출, 피처 벡터화 및 ML 분류
개발 경력
• SKT "아일랜드 어드벤쳐" 모바일 콘텐츠 개발 런칭
• KT " 퀴즈사커" 모바일 콘텐츠 개발 런칭
• SK "모바일 공인중개사" 런칭
• 아이폰 "한자통" 앱개발
• 아이폰 "헬스 트레이닝" 앱개발
• KT/SK 일본 남코 "데일즈 오브 코몬즈" 콘텐츠 개발
• KT 미니 게임(야금야금 땅따먹기, 알라딘의 요술램프,미스터리 블록탐정단,BUZZ and BUZZ)개발
강의 경력
삼성멀티캠퍼스, 부산정보산업진흥원, 전주정보문화산업진흥원, 인천정보산업진흥원, 한국전파진흥원, SK C&C, T 아카데미, 한국로봇산업진흥원, 대전 ETRI, 삼성전자, nica 교육센터, 한국생산성본부, 한화 S&C, 삼성전자, LG전자, SK C&C 등 국내 유명 기업 현직 재작자 및 미취업자를 대상으로 강의 및 개발 19년차 경력을 갖춘 베테랑 강사입니다.
강의 분야
자바, 안드로이드, 프레임워크, 데이터베이스, UML, 아이폰, 빅데이터 처리 및 분석, 파이썬, 사물인터넷, R/파이썬을 활용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 AI, 스파크 분야 등의 분야에 대해 강의합니다. 다양한 경험을 녹여 최대한 쉽게 설명하고, 실습에 적용하도록 예제를 만들고 설명을 할 수 있도록 강의를 구성하고 있습니다. 오프라인 수업이 아니므로 모르는 것은 질문&답변을 이용 해주세요. 꼭 해결 해드리겠습다.
학습 대상은
누구일까요?
- 본격적인 AI 모델링의 길로 들어서고 싶은 분: 데이터 분석 기초는 마쳤지만, 실전 데이터를 활용해 예측 모델을 만드는 방법이 궁금하신 분들께 추천합니다.
- 실무형 전처리 기법이 간절하신 분: 결측치 처리, 피처 선택, 그리고 텍스트 데이터 정제까지 모델의 성능을 직접적으로 바꾸는 테크닉이 필요하신 예비 데이터 사이언티스트에게 필수입니다.
- 다양한 도메인의 데이터를 다뤄보고 싶은 분: 사회(타이타닉), 환경(자전거), 의료(수술), 경제(소비), 통신(스팸) 등 다양한 분야의 데이터를 경험하고 싶은 분들께 강력 추천합니다.
- 모델의 신뢰도를 높이고 싶은 분: 단순 구현에 그치지 않고, 상관관계 분석과 피처 선택을 통해 모델의 '해석 가능성'과 '정확도'를 동시에 잡고 싶은 분들께 적합합니다.
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기본 문법과 데이터 분석 라이브러리(Numpy, Pandas)에 대한 기초 지식과 머신러닝 기초 지식이 필요합니다.
데이터 핸들링이 낯설다면 [필수 선수과정] 파이썬 데이터 분석 마스터를 먼저 수강하시길 권장합니다.
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595
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답변
4.7
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강의 평점
46
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강의
소프트 캠퍼스는 온오프라인 강의 및 컨텐츠 판매들 지원하는 교육센터 입니다.
AI 관련 분야 및 다양한 강의 및 컨텐츠 구매 문의 raputa@nate.com 및 전화 02-553-0824 로 연락 주시면 됩니다.
감사합니다.
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