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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
"데이터 분석"의 의미
안녕하세요 직무별 필요한 역량에 대해 알려주셔서 공부할 계획을 얼추 그리고 있습니다. 말씀하신 내용 중 "데이터 분석"의 의미에 대하여 문의드립니다. Consultant/Marketer 직무의 경우 1) 웹크롤링 2) 데이터 시각화 3) 데이터 분석을 할 줄 알아야 하며 Data Scientist 직무의 경우 위의 역량에 더해 1) 머신러닝 이론 2) 고급 데이터 분석을 알고 할 줄 알아야 한다고 이해하였습니다. 여기서 의문은 '데이터 분석'과 '고급 데이터 분석'의 구분입니다. 이른바 데이터 마케팅에서 주로 활용하는 분석 프레임워크인 AARRR이나 cohort, funnel이 전자의 '데이터 분석'에 해당하고, 회귀분석 및 여러 통계적 추정 및 검정 기법이 후자의 '고급 데이터 분석'에 해당하는 것인지요? 제가 Data Science를 공부하려는 취지와 목적은 현상의 원인을 파악하고 변인간 인과관계 또는 상관관계를 따져보기 위함입니다. 적어지 현재로선 제 목적은 예측의 정확도보다 분석의 설명력을 우선순위에 두고 있습니다. 이와 같은 학습목적의 경우 ML보다는 통계학에 보다 중점을 두어서 학습해야 하는지 궁금합니다.
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
강의자료(PT)를 받을 수 있나요?
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 강의 PPT 자료를 받을 수 있나요?
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
프로젝트 재밌게 잘 봤습니다!
"GAN/강화학습의 개념"에서 보여주신 강화학습 프로젝트 잘 보았습니다. 제가 직관적으로 봤을땐 전투기의 고도가 가장 높을 때가 가장 안전하기도 할 것 같은데 강화학습을 하면서 고도가 점점 낮아지는 것이 신기하네요.
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
머신러닝의 종류와 개념1
"머신러닝의 종류와 개념1" 4분 30초경 1차방정식 베타, 회기계수, 즉 기울기값을 줄이는게 다중공선성(?)을 해결하는 방법이 될 수 있다고 하셨는데요, 기울기 값을 줄이는게, 즉 완만한 기울기가 어떻게 다중공선성(?)을 해결하나요? 다중공선성, 콜리네이션 등 용어가 나왔는데 ppt에 적혀있지않아서 정확한지 모르겠습니다.
- 해결됨DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
regression이라는 단어가 붙지 않은 모델은 y가 class라는 소리인가요?
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념"에서 용어 정립이 잘 안되고 있습니다. y의 종류에 따라 classification, regression으로 나뉜다고 하셨는데 그렇다면 - 선형회귀분석 (linear regression)은 y가 실수라는 의미인가요? - 이름에 regression이 들어가지 않는 모델은 y가 class라는 의미인가요? - y가 class인 경우는 선형회귀분석을 쓸 수 없다는 말인가요?
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
regression model은 왜 regression 이라고 부르나요?
"머신러닝의 구분, 선형성의 개념" 1분 50초경 supervised learning을 y의 형태에 따라서 두가지로 나누고, class 형태일 때 classification model, 실수형 형태일때 regression model이라고 한다고 하셨는데요. 직관적으로 classification model은 단어 뜻하고 의미가 매칭이 되는데, regression model은 왜 "실수형 모델"이런식이 아니라 "퇴행, 회귀"라는 용어로 부르나요?
- 해결됨DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
Feature Extraction 설명중 질문
6분경 Feature Extraction에 예를 들며 PCA, FA, SW를 말씀해주셨는데 이게 다 어떤거지요? 그리고 Feature Extraction 단어에서 "Feature"가 무엇입니까?
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
안녕하세요 선생님. 진로와 향후 계획에 대한 질문드립니다.
안녕하세요 빅데이터,데이터분석과 강화학습 딥러닝에 관심이 많고 향후 대학원 진로까지 결정한 전자공학과 학생입니다. 군 제대 이후내년 3월 복학 예정이며코코 선생님 강의를 수강하고자 합니다. 빅데이터와 인공지능 공부를 어떻게 접근해야하는지 걱정이 앞서 몇가지 질문드립니다. 1. R과 파이썬 이 두가지로 데이터분야와 인공지능을 다룬다고 하는데 어떤 언어를 선택해야할까요? (리마인드 할 2~3주 기간이 필요하지만 R과 파이썬 두언어 모두 문법적인 부분은 대략 알고있습니다. C/C++ 이용하여 경시대회에서 대회 본선 진출, 입상 경험, 임베디드 개발 경험은 있지만 저 두언어로 개발 경험은 없습니다.) 딥러닝과 머신러닝을 할때에도 책들이나, 강의들이 파이썬으로 진행되어 파이썬을 공부해야겠다 싶다가도, 크롤링이나 데이터 분석은 파이썬에 비해 R이 훨씬 직관적이고 편해서 계속 유혹에 흔들리네요.. 그래서 내린 제 생각은 '파이썬으로 딥러닝과 머신러닝을 공부하고 R은 데이터 분석을 할때만 사용하자!' 인데 비효율적인 학습방법은 아닌지 모르겠습니다. 2. 코코 선생님 강의 전체적인 커리큘럼 모두를 긴 기간을 이용해 따라가고싶은데 어떤 강의를 시작으로 해야하는지 어떤 강의를 끝으로 들어야하는지 전체적인 안내도 부탁드려봅니다. 긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. 오늘도 좋은 하루 되세요.
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
머신러닝 딥러닝 관련 책
안녕하세요ㅠㅠ 궁금했던 것들 많이 알게 된 거 같아서 넘 좋았습니다..!! 혹시 혼자 머신러닝, 딥러닝 공부하시면서 많이 도움이 됐던 책 리스트 알려주실 수 있으신가요??? 감사합니다
- 미해결DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
해당 강의에 대해 질문이 있습니다.
안녕하십니까 해당 강의를 듣던 중 질문이 있어 이렇게 올리게 되었습니다. Python, R 코딩 공부를 하라고 말씀해주셨는데 Python, R 공부는 어떤 식으로 접근해야하나요? 데이터 전처리를 할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 pandas부터 시작해서 다양한 라이브러리를 최대한 접하는 식으로 공부해야하나요?? 답변 부탁드립니다,,!