[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

자유자재로 크롤링 할 수 있도록 만들어 드립니다. 대부분의 강의는 라이브 코딩으로 진행됩니다. 제가 코딩을 할때 같이 한줄한줄 따라 쳐주세요!

기초적인 R프로그래밍 실력을 쌓고 기본적인 크롤링 기법을 익힙니다 코드를 직접 작성하면서 한줄한줄 설명해 드립니다

R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 하는 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다.

데이터사이언스, 인공지능을 처음 공부하는 비전공자 또는 고등학생들을 위한 강의입니다. 인공지능과 머신러닝의 개념에 대해 이해하고, 관련 직업을 갖기 위해 어떤 노력을 해야하는지 알려드립니다.

코알못을 위한 R프로그래밍 기초 강의입니다. 딱 두 번만 저와 함께 코드를 따라 쳐보세요. 자연스레 코잘알로 거듭나실 겁니다!

이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.

R의 기초 문법과 자주 쓰는 함수, 그리고 유용하게 쓰이는 중~고급 테크닉을 담은 PDF 교재입니다.

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.

증권시장에 사장되어있는 전 종목을 수집하고 관리하는 방법에 대해 배웁니다. 자동화를 통해 매일매일 주가를 새로 수집하고 업종별 종목 트렌드도 파악할수 있는 Dashboard까지 shiny를 통해 제작해 봅니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.

딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.

Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

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

R프로그래밍을 위한 자주 사용하는 함수와 코드를 효율적으로 작성하는법과 중급 기법에대해 다룹니다.

R을 통해 네트워크 그리는 방법에 대해서 배웁니다. 네트워크를 그리는 것 자체 보다 네트워크에 들어갈 데이터의 형태를 구축하는 것과 네트워크를 이쁘게 그리는 방법에 초점을 둡니다.

프로그래밍 기초적인 지식도 배웠고 크롤링도 배웠고 텍스트 마이닝 강의도 들었는데, 실제로 프로젝트 하면 막막하셨나요? 저와 함께 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행해 보는 강의입니다.

텍스트 마이닝 실전 프로젝트 입니다. 데이터 수집부터 감성분석 데이터 시각화까지 한번에 쭈욱 해보는 강의입니다!!

R을 통해 텍스트의 top keyword / wordcloud / 감성분석 / Topic modeling까지 같이 차근차근 해보는 강의 입니다.

딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!

일반적인 통계 강의에서 다루는 내용을 스토리 텔링 방식으로 차례대로 이어서 이야기 합니다. 무료 프로그램인 R을 엑셀 만큼 쉽게, SPSS보다 쉽게 할 수 있습니다.

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

R 기반 데이터 시각화📊를 가장 쉽게 설명한 강의. (거의) 다 알려드림😎. 마지막에는 COVID-19 💉백신 접종 데이터를 지도🗺️에 뿌려봅니다!

수학 좋아하는 사람 손! 확률과 통계 배우고 싶은 사람 손!

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

* 100% 실전형 커리큘럼: 문법 공부가 아닌, 데이터를 직접 다루는 실습 위주 구성 * 머신러닝 선수 필승 코스: AI 학습 전 반드시 알아야 할 전처리 기법 완벽 정리 * 데이터 분석 도구 마스터: Numpy(수치연산), Pandas(데이터제어) 핵심 기능 정복 * 시각화 인사이트 도출: Matplotlib, Seaborn을 활용한 데이터 시각화 스킬 전수 * 통계 기초 다지기: 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계 및 그룹 분석 기법 학습

시험 준비는 이제, 데이터 기반 분석과 통찰의 길로 함께 나아가세요. 당신의 합격을 응원합니다. 2026년 필기시험 원서 접수 1.12~ 1.15 , 필기시험 일정 1.30 ~ 3.3, 합격(예정)자 발표 3.11 응시자격심사기준일 3.3, 실기시험 원서접수 3.23 ~ 3.26, 실기시험 시행 4.18 ~ 5.6 합격자발표 6.5 https://www.instagram.com/letitgoleelee

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

R프로그래밍을 위한 자주 사용하는 함수와 코드를 효율적으로 작성하는법과 중급 기법에대해 다룹니다.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

쉽고 편리하게 자료를 처리하는 R언어로, 컴퓨터 비전공자도 자신의 전공분야와 관련해 컴퓨터 프로그램 활용 역량을 키워보자!

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