R로 무작정 해보는 data science

Name: R로 무작정 해보는 data science
Price: 50050 KRW
Rating: 3.8 (6 reviews)

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

(3.8) 수강평 6개

수강생 76명

난이도 중급이상

수강기한 무제한

코코

먼저 경험한 수강생들의 후기

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

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.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

통계학도 배웠고 머신러닝도 배웠는데 실전경험이 없으신 분
여러 머신러닝 모델을 적합해보고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

R에 대한 전반 적인 지식
통계학과 머신러닝 기초

안녕하세요
입니다.

8,341

명

수강생

505

개

수강평

136

개

답변

4.4

점

강의 평점

개

강의

학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.

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

전체

32개 ∙ (7시간 23분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 오리엔테이션

1개 ∙ (4분)

1. 오리엔테이션
04:16

섹션 2. 무작정 머신러닝 돌려보기

3개 ∙ (53분)

2. Linear regression 적합해보기
11:00
3. Linear regression모델 해석하기
25:34
4. 학습데이터/검증데이터 분할하고 모델 적합하기
16:57

섹션 3. 무작정 머신러닝 돌려보기2

3개 ∙ (29분)

5. Tree모델 적합해보기
07:02
6. Ensemble의 개념에 대한 이해
11:54
7. RandomForest적합해보기
11:01

섹션 4. Linear regression으로 몸풀기

2개 ∙ (18분)

섹션 5. 영화리뷰 감성분석으로 해보는 머신러닝

12개 ∙ (2시간 51분)

섹션 6. Kaggle Data로 하는 data science

9개 ∙ (2시간 45분)

섹션 7. 수업자료

2개

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

6개

3.8

6개의 수강평

이기혁
수강평 5
∙
평균 평점 4.2
4
100% 수강 후 작성
머신러닝과 R에 대한 기본 개념을 어느정도 알아야 들을 수 있는 강의 입니다
djchoi
수강평 18
∙
평균 평점 4.7
5
100% 수강 후 작성
유익한 강의 입니다
나경태
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
좋습니다 좋아요
plsch
수강평 35
∙
평균 평점 4.9
5
100% 수강 후 작성
잘 들었습니다.
Songa Kim
수강평 1
∙
평균 평점 1.0
1
22% 수강 후 작성
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.

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초급

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R, 웹 크롤링

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머신러닝, R, 강화학습

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