
CEO 및 리더를 위한 제조 혁신과 AI 빅데이터
제조 지능화 전문가
₩99,000
초급 / 인공지능(AI), 머신러닝, classification
4.5
(2)
반도체에 대한 제조 혁신 방안을 벤치마킹하고 반도체 데이터로 코딩 없이 머신러닝, 딥러닝을 돌려볼 수 있습니다.
초급
인공지능(AI), 머신러닝, classification

- Kaggle 대회 실전 프로젝트: 데이터 탐색부터 제출까지 - 튜토리얼 그다음, 진짜 Kaggle 대회 처음부터 끝까지 따라 하기 Kaggle에 가입하고 타이타닉 튜토리얼까지 끝냈는데, 막상 진짜 대회 앞에서는 어디서부터 손대야 할지 막막하셨나요? 남의 노트북을 복사해 제출만 하다 보면 "내 점수는 왜 안 오르지?"라는 벽에 부딪힙니다. 이 강의는 실제 Kaggle 대회 하나를 데이터 탐색, 검증 설계, 피처 엔지니어링, 모델링, 제출까지 처음부터 끝까지 함께 진행합니다. 코드를 외우는 대신 "무엇을 왜 시도하고, 그 효과를 어떻게 검증하는가"라는 대회의 사고 흐름을 몸에 익히게 해드립니다. [본인의 대회 참가·수상 경험 또는 실무 경험 한 줄]
2명 이 수강하고 있어요.
난이도 초급
수강기한 무제한
데이터 이해 → 검증(CV) 설계 → 베이스라인 → 개선 → 제출까지, 대회 워크플로우를 혼자 반복할 수 있는 능력
EDA에서 피처 아이디어를 뽑고, 변경 효과를 CV 점수로 확인하는 실험 습관
LightGBM 등 트리 모델의 학습, 튜닝, 앙상블 기본기
완성 결과물: 실제 대회에 제출한 노트북 1개와 리더보드 기록(포트폴리오로 활용 가능)
Kaggle Competition Project Practice는 Kaggle의 대표 대회와 공개 데이터셋 9개를 직접 풀어 보며 머신러닝 전 과정을 익히는 24시간 실습형 강의입니다. 이론만 나열하는 대신 "데이터를 받고, 모델을 만들고, 결과를 제출해 순위를 확인하는" 대회 흐름을 알려줍니다.
무엇을 다루나요
전처리와 기초 모델링: 사이킷런 기본 프레임워크, 교차검증, 데이터 인코딩, 타이타닉 생존자 예측. 결정 트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀로 시작합니다.
평가 지표: 당뇨병 예측(Pima Indians Diabetes)으로 정확도, 오차 행렬(Confusion Matrix), F1 score를 배웁니다.
분류 실전: 산탄데르 고객만족 예측, 신용카드 사기 검출. KNN, AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, 스태킹 앙상블까지 다룹니다.
회귀 실전: House Prices, Bike Sharing Demand. 선형 회귀, Ridge, Lasso, ElasticNet, 다항 회귀를 RMSE, MAE, MAPE 등으로 비교합니다.
피처 엔지니어링과 군집화: PCA, LDA, SVD, NMF 같은 차원 축소와 K-Means, 계층적 군집, DBSCAN, GMM 군집화를 실루엣 분석으로 평가하고 고객 세그먼테이션을 실습합니다.
이런 분께 추천합니다
튜토리얼은 해봤지만 실전 대회가 막막한 입문자, 분류·회귀·군집을 한 번에 훑고 싶은 데이터 분석 학습자, 포트폴리오로 쓸 프로젝트 결과물이 필요한 분께 맞는 강의입니다.
학습 대상은
누구일까요?
튜토리얼은 끝냈는데 실제 대회로 넘어가지 못하는 입문자
공개 노트북을 복사해 제출만 하고, 점수를 올리는 방법을 모르는 분
데이터 분석·ML 포트폴리오가 필요한 취업·이직 준비생
모델링 실무 감각을 키우고 싶은 현업 데이터 분석가
선수 지식,
필요할까요?
Python 기초(변수, 함수, 반복문)와 pandas 기본 사용법
Kaggle 무료 계정이 필요합니다. 실습은 Kaggle 무료 노트북에서 진행합니다. (강의 환경에 맞게 수정)
커리어인증
After majoring in electronic engineering at Kwangwoon University, he served as the head of the manufacturing team and the head of the manufacturing center in the semiconductor division of Samsung Electronics for 27 years from 1984 to 2011, and the head of the infrastructure technology center in charge of environmental safety, facility, and systems. After completing his career in semiconductors as an executive director, he served as the vice president of Samsung Display (OLED) for five years from 2011 to 2016 as the head of the manufacturing center and the general manager of the complex in charge of production, environmental safety, facility, and systems. After graduating from the Graduate School of Science in Seoul and Business School Lausanne (BSL), he earned MBA, Ph.D., and DBA degrees in big data from the Graduate School of Science in Switzerland, and is currently serving as the head of the manufacturing intelligence project as a professor at the Swiss School of Management (SSM), a research professor at the Korea Institute for Industrial Policy Studies, and vice chairman of the artificial intelligence association.
상기 컨설턴트는 광운대에서 전자공학을 전공한 뒤 1984년부터 2011년까지 27년동안 삼성전자 반도체 부문에서 제조 팀장 및 제조 센터장을 거쳐 환경안전, Facility, 시스템을 총괄하는 인프라 기술 센터장을 지냈다. 전무로 반도체의 경력을 마친 뒤 2011년부터 2016년 까지는 5년간 삼성 디스플레이(OLED, LCD)에서 부사장으로서 제조 센터장 및 생산, 환경안전, 퍼실리티, 시스템을 책임지는 단지 총괄을 맡았다. 퇴임 후 서울 과학 종합 대학원 대학교와 스위스 BSL(Business School Lausanne)에서 빅데이터 MBA 와 Ph.D., DBA 학위를 취득한후 현재는 SSM(Swiss School of Management) 교수, 산업정책연구원 연구 교수, 사단 법인 인공지능협회 부회장으로 제조 지능화 사업단장 업무를 수행 중에 있다.
전체
15개 ∙ (19시간 40분)
해당 강의에서 제공:
지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!