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데이터 사이언스 데이터 분석

[비전공자 대환영] 캐글 데이터를 활용한 Optuna with MLFlow - 캐글다지기 대시보드

(4.5)
2개의 수강평 ∙  35명의 수강생
공개되지 않은 강의로
수강이 제한됩니다.
지식공유자: Evan
총 22개 수업 (9시간 19분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

머신러닝 하이퍼파라미터(Grid Search, Random Search, Optuna)와 같은 다양한 방법론을 배웁니다. MLOps의 기본개념과 MLFlow에 대해 배웁니다.

✍️
이런 걸
배워요!
MLFlow
머신러닝
하이퍼파라미터 튜닝
Optuna

걸음마부터 떼는 데이터 분석 & 머신러닝! 
전세계가 사랑한 캐글로 쉽고 재미있게 💌

머신러닝 초보, 레벨 업! 
캐글 다지기 프로젝트.

캐글(Kaggle)이란?

국내외적으로 공인된 프로그래밍 경진대회입니다.

머신러닝 초급자를 위해 기획된 초급 강의입니다. 머신러닝 경험이 전혀 없거나 또는 이제 막 배우기 시작한 비전공자, 취준생, 입문자의 눈높이에 맞춰 구성되었으며, 파이썬부터 세계 최대 데이터 분석 플랫폼인 캐글 대회에서 고급 기법을 사용할 수 있도록 도와줍니다. 

이런 걸 배워요!

  • ✅ 분류(Classification)와 회귀(Regression)
  • ✅ Grid Search & Random Search
  • ✅ Optuna
  • ✅ Machine Learning Pipeline
  • ✅ MLFlow

이 강의의 목표를 
확인해보세요 💎

  • 이 강의는 캐글 대회 데이터를 통해 머신러닝의 기본을 다지도록 도와주는 과정을 다룹니다.
  • 이 강의의 주 목적은 어렵게 느껴지는 하이퍼파라미터 튜닝의 최신 기법부터 MLOps까지 최신 트렌드를 소개하는 것입니다.
  • 깃허브 블로그 만드는 방법을 통해 지속적으로 공부한 것을 다른 사람들에게 공유하는 방법을 배웁니다. 

왜 캐글이어야 할까요? 😮

교육용으로 가공된 데이터가 아닌, 기업들의 실제 거래에서 수집된 방대한 양의 빅데이터를 다뤄볼 수 있습니다.

경연에서 알고리즘들을 공개한 다양한 경력과 실력 있는 데이터 과학자들로부터 양질의 자료를 얻을 수 있습니다.

경연 기간에 다양하고 새로운 데이터 분석 방법이 탄생하며, 데이터 분석 트렌드를 형성해나갑니다.

취업 포털 사이트(사람인, 잡코리아) 등에 올라온 채용 공고에서도 캐글 관련 경험을 종종 우대합니다. 


전세계 데이터 분석가들과 함께 
문제를 고민할 수 있어요!

이 강의에서 배우는 것들 🥕

  • ✅ 파이썬(Python) 개발환경 설정
  • ✅ 파이썬 데이터 분석, 통계 분석, 머신러닝
  • ✅ NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 등 캐글 학습 방법 및 대회 참여 방법
  • ✅ 다양한 Hyperparameter Tuning 기법
  • ✅ 개발 블로그 제작하는 방법

이 강의만의 구성과 특징을 
확인해보세요 📖

📢 초보자를 위한 실습 중심의 강의입니다.

  • 이론 5% + 실습 95%로 강의가 진행됩니다. 이론 중심의 교육이 아닌 코딩이 어려우신 분들을 위한 맞춤형 강의입니다.
  • 주요 참고자료 링크를 살펴보실 때, 영어가 익숙하지 않은 분들은 구글 번역기 및 파파고와 함께 이용해주세요 :)

파이썬 & 머신러닝이 처음이라면?

강의 수강 전, 파이썬 및 머신러닝이 처음이신 분들은 선수 강의 "제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기"를 먼저 수강해주시길 바랍니다.


저자 직강!
함께 보면 좋은 책 📖

파이썬으로 시작해서 포트폴리오로 취업까지, 파이썬으로 캐글 뽀개기 (*저자 직강)

이 교재는 데이터 분석에 대한 간단한 이론과 원리를 배운 후 빠르게 캐글에 도전하는 지침서입니다. 

캐글에 도전하며 겪게 될 좌충우돌한 다양한 스토리를 소개하고, 캐글에 도전하는 것만큼 중요한 취업 포트폴리오가 보관될 Github 사용법과 Github Blog를 만드는 방법도 포함하고 있습니다.

이 교재는 데이터 분석가를 희망하는 모든 분에게 가이드가 될 것입니다.

*교재 구입은 필수가 아닙니다. 


베타 리더 후기 & 
수강평 리뷰 💬

📢 수강 전 확인해주세요!

  • 강의 녹음 여건상의 문제로 음질이 고르지 않습니다. 수강 전 강의의 [미리보기] 수업을 통해 꼭 영상과 오디오를 확인해주시기 바랍니다.

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
데이터 분석 초보
캐글에 관심이 많은 사람
📚
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기초
캐글 입문

안녕하세요
Evan 입니다.
Evan의 썸네일

안녕하세요,

현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 박사과정을 진행하고 있으며, 취업준비생들의 취업을 진심으로 돕기 위한 강의와 재직자들을 대상으로 R, Python, SQL, Excel, Tableau 등 분석과 관련된 강의로 밥벌이를 하고 있는 Evan입니다. 이제 만 3년이 되었는데, 국방부, 육군본부, 하나금융에서 단기강의로 강의를 시작한 이래로 다양한 기관(한국IT비즈니스협회, 한국능률협회, 한국소프트웨어기술진흥협회, 삼육대 등)에서 강의를 진행하였습니다. 현재는 2023년부터 위 기관 외에도 멀티캠퍼스에서 강의를 하나 맡아서 장기적으로 취업 준비생을 대상으로 교육을 진행하고 있습니다.

커리큘럼 총 22 개 ˙ 9시간 19분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. PART 0 강의 소개
섹션 1. PART I 강의 사전 준비
섹션 2. PART 2 분류 - 타이타닉
데이터 불러오기, EDA 1편 21:19
파생변수 추가 및 EDA 2편 29:56
로지스틱 모형 개발 with MLFLow 42:15
로지스틱 모형 개발 하이퍼파라미터 with MLFLow 28:50
Grid Search 실습 36:56
Random Search 실습 08:18
Optuna 기본 실습 26:59
Optuna & MLFlow with XGBoost 실습 32:38
섹션 3. PART 3 회귀 - 자전거 수요예측
데이터 불러오기 및 전처리, EDA 1편 19:11
데이터 시각화, EDA 2편 28:03
회귀 모형 베이스라인 구축 실습 19:29
머신러닝 파이프라인(Pipeline) + GridSearch 실습 15:33
머신러닝 파이프라인(Pipeline) 기본 실습 22:46
머신러닝 파이프라인(Pipeline) + Random Search & 다중 모형 구축 실습 26:06
머신러닝 파이프라인 + Optuna + MLFlow 모형 구축 실습 27:29
머신러닝 파이프라인 + Optuna + MLFlow 다중 모형 구축 실습 27:03
섹션 4. (보너스) 깃허브 블로그 만들기
Hexo Github 블로그 만들기 - Windows 57:41
Hexo Github 블로그 만들기 - Mac 36:07
강의 게시일 : 2022년 09월 22일 (마지막 업데이트일 : 2023년 08월 13일)
수강평 총 2개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
박정아 thumbnail
5
MLFLow, Optuna를 알고 싶어 수강했는데... 코딩을 하시면서 진행하고 강의와 강의 사이가 끊어지지 않고 연결되어 있다 보니 MLFLow, Optuna를 알기도 전에 기운이 빠집니다. 그리고 강의 자료도 한곳에 미리 모아 주시면 좋을 것 같습니다. (중복된 코드를 계속 다운로드 하게 됩니다.) 나중에 시간 내서 다시 들어야겠습니다. 감사합니다. 아고... 간만에 들어 왔는데 수정해 주셔서 감사합니다. 별 하나 더 추가합니다. 감사합니다.
2023-08-05
지식공유자 Evan
솔직한 수강평 감사드립니다. 처음부터 끝까지 다 찍을 때는 약 2시간 가량 나와, 일부러 중간중간 끊어서 재 촬영을 했었습니다. 그런데, 제 의도와 다르게 불편함이 있다고 하시니, 추후 강의를 찍을 때는 고려하도록 하겠습니다. 강의 자료는 차주에 제가 정리해서 한꺼번에 다 올려드리도록 하겠습니다. 강의영상이 벌써 1년전이 되어서, 혹시나 버전 문제가 계속 발생이 되면 문의를 주시면, 빠른 시일에 다시 촬영을 하도록 하겠습니다. 행복한 휴일 되시기를 바랍니다.
2023-08-06
남규완 thumbnail
4
수고하셨습니다
2023-10-05