Machine Learning을 이용한 Data Science
(RSSI통신 오차 보정 프로젝트, 코인 가격 예측 프로젝트)
데이터과학을 하는 다양한 방법이 있습니다.
그 중에서 Python에서 기본적으로 제공하는 머신러닝 라이브러리 scikit-learn(SKlearn)을 사용하는 방법을 배워 볼 예정입니다. 그리고 Numpy와 Pandas, metaplotlib, Seaborn 데이터 과학을 하는데 필요한 각종 라이브러리와 그 사용법을 배웁니다.
블루투스 또는 WiFi의 비콘 측정치 오차 보정을 위한 프로젝트와, 마켓에서 코인의 등락에 대 예측을 위한 실전 프로젝트를 따라 배우면서, 현업에서 데이터 과학이 어떻게 적용되고 각 알고리즘과 학습 모델 등을 어떻게 선택하는지 배워볼 수 있는 중급 및 활용 과정 강좌입니다
학습 목표
데이터과학의 일반을 이해합니다.
머신러닝으로 간단한 데이터과학의 과제를 따라 진행해 볼 수 있습니다.
배우는 것들
도움이 되는 분들
데이터과학의 기본적인 이해가 필요하신 분들
머신러닝을 처음 입문하시는 분
머신러닝의 알고리즘을 어떤 분야에 적용하는 알고 싶으신 분들
책의 기본예제 외에 현업에서 사용되는 예제를 통해 하나하나 단계를 밟아 배워보고 싶으신 분들
There were many reasons for evaluating the recording status.
I listened to the audio while coding the lecture, but the audio was too uncomfortable.
The content was interesting.
The recording quality wasn't great (there was a lot of noise, wind noise, etc.), but I think this can be easily fixed by replacing the equipment.
I was able to get a rough idea of what learning methods there are and what results they produce.
yeskr