[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 대시보드

안녕하십니까, 수강생 여러분

제가 이번에 카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect)편 이라는 제목으로 신규 강의를 오픈 하였습니다.

카프카 완벽 가이드 - 코어편에 이은 두번째 카프카 시리즈 강의 입니다.

본 강의는 지금껏 어떤 강의나 책에서도 접할 수 없었던, 상세하고 실전적인 수준으로 카프카 커넥트를 다루고 있습니다. 카프카 커넥트 핵심 구성 요소들의 상세한 메커니즘 설명, 그리고 커넥트를 활용한 다양한 데이터 연동과 운영 관리를 다뤄볼 수 있는 많은 실습 예제들을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다. 

2022년이 얼마 안 남았군요. 제 강의를 들어주시고 사랑해 주시는 여러분, 너무나 감사 드립니다.

얼마 안 남은 2022년 잘 마무리 하시고, 다가오는 2023년, 소망 하시는 모든 일들 다 이루시고, 걱정 근심 없는 한 해가 되시기를 기원 드립니다.

감사합니다.

안녕하십니까, 수강생 여러분.

제가 이번에 '카프카 완벽 가이드 - 코어편' 이라는 제목으로 새롭게 강의를 출시하였습니다. 

카프카(Kafka)는 대용량 스트리밍 데이터 수집은 물론 대규모 데이터 파이프라인 구축, 이벤트 기반의 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 구축 등에서 이제 빼놓을 수 없는 선택지가 되었습니다.

때문에 최근 몇 년간 많은 기업들은 카프카를 앞다투어 도입하고 있으며, 전문 인력에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다.

'카프카 완벽 가이드 - 코어편' 강의는 카프카의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 Advanced 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

여러분의 카프카 기술 갈증을 해결 시켜드림과 동시에 카프카의 운영과 개발에 필요한 필수 요소부터 Advanced 핵심 메커니즘까지 본 강의를 통해 모두 체득할 수 있을 것입니다.

아래 URL에 보다 자세한 강의 소개를 작성하였습니다. 

카프카 완벽 가이드 - 코어편 바로 가기

뜨거운 여름의 열기도 한풀 꺽인 요즘입니다.  모두들 즐거운 여름의 끝자락을 맘껏 즐기는 금요일이 되셨으면 합니다. 

제 강의를 사랑해 주시는 모든 수강생분들에게, 언제나 감사한 마음뿐입니다. ^^

안녕하십니까, 권철민 입니다. 

제가 이번에 '다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석' 강의를 출시하였습니다. 

본 강의는 여러분의 SQL 실력과 실전 분석 능력을 동시에 향상 시켜드릴 수 있도록 만들어졌습니다. 

매출 분석, 주문 분석 등의 도메인 관련 내용뿐만 아니라, Google Analytics와 그로스 해킹 영역에서 활용되는 여러 분석 지표들을 난이도 높은 SQL을 통해서 구현하면서 분석 역량과 SQL 실력을 동시에 향상시킬 수 있도록 구성하였습니다. 

아쉽게도, 본 강의는 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의를 수강하신 분들을 대상으로 합니다. 선수 강의를  수강하진 않으신 분들의 경우는 '다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석' 강의 소개의 선수 과정 내용을 확인하시어 강의 선택에 참조 부탁드립니다. 

5월의 화창함을 느끼러 산책하기 좋은 날씨 입니다. 여러분 모두 건강하시고, 5월의 황금 연휴 잘 보내십시요. 

감사합니다. 

제 강의를 사랑해 주시는 수강생 여러분, 안녕하십니까, 

제가 이번에 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의를 새롭게 출시하게 되어서 짤막한 소개 말씀 올립니다. 

데이터 분석 영역에서 어떻게 하면 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상시킬 수 있을까? 오랫동안 고민해 왔습니다(그래서 머리가 너무 많이 빠지는 불상사가....).

이 두 마리 토끼를 다 잡기 위해서 여러가지 유형의 실전 데이터 분석 지표, 현업에서 원하는 다양한 분석 요구사항을 SQL로 구현하면서 실력을 항상시키는 강의를 두개의 시리즈 강의로 출시할 예정입니다. 

그 첫 번째로, 이번에 출시하는 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의는 SQL을 구성하는 기본 메커니즘에 대한 상세한 설명과 다양한 실습을 통해 여러분의 SQL 역량을 탄탄히 다질 수 있도록 구성하였습니다.

특히, 데이터 분석을 위한 SQL 핵심 무기인 Analytic SQL(Window Function)에 대해서 A부터 Z까지 자세하게 설명드리기에 여러분이 어느 자리에서건 Analytic SQL에 대한 단단한 자신감을 가지실 수 있을 것입니다.  

본 강의가 여러분의 SQL 실력을 일취월장할 수 있는 소중한 시간이 될 수 있도록 강의를 만들었습니다. 질문은 언제나 환영이고 강의에서 뵐 수 있으면 좋겠습니다.

하루 빨리 따뜻한 봄 햇살이 기대되는 요즘입니다.  여러분 모두 멋진 봄날을 맞이 하시길 기원합니다. 

그럼, 저는 곧 이어서 출시되는 '다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석' 강의를 마무리하러 휘리릭 사라지겠습니다. 

감사합니다. 

안녕하십니까,

제가 이번에 '스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1' 이라는 제목으로 새롭게 강의를 출시 했습니다. 

'스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1'은 오픈 소스 대용량 분산 처리 솔루션의 최강자인 아파치 스파크(Spark)에서 머신러닝 모델 구현 방법을 익히는 것을 넘어서 데이터 가공과 분석에도 능한 머신러닝 전문가로 수강생 분들을 성장 시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 

본 강의는 스파크 Machine Learning Framework을 구성하는 다양한 요소들인 DataFrame, SQL, Estimator, Transformer, Pipeline, Evaluator 등에 대해서 상세한 이론 설명과 풍부한 실습은 물론이고, 캐글의 Instacart Market Basket Analysis 경연 대회 실습을 통해서 SQL 기반에서 데이터를 가공/분석하는 법, 업무 도메인 기반으로 분석요소를 도출하는 법,그리고 이러한 Feature Engineering기법을 통해 어떻게 모델을 생성하는 지에 대해서 상세하게 배우시게 될 것 입니다.   

대용량 데이터 기반에서 진정한 머신러닝 전문가로 성장하고자 하시는 분들에게 큰 도움이 되고자, 심혈을 기울여 본 강의를 만들었습니다.  

강의 소개 바로 가기

2021년도 이제 얼마 안남았군요. 올 한해 계획하셨던 일들 잘 마무리 하시고, 다가오는 2022년에도 소망하시는 일, 다 이루시기를 기원 드립니다. 

감사합니다. 

안녕하십니까,

제가 이번에 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드의 '개정판'을 출시하였습니다.

기존 강의에서 90% 이상을 새롭게 작성하였고, 수강생 분들의 다양한 feedback을 기반으로 여러 내용들을 보강하였습니다.  또한 최신/최고의 Object Detection과 Segmentation 패키지로 실습 코드를 전체 개정하였습니다.

딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 영역에서 전문가로 성장하고자 하시는 분들에게 큰 도움이 될 수 있도록, 심혈을 기울여 제작했습니다.

강의 소개 바로 가기

장마가 북상한다고 합니다.  습기와 후덥지근한 날씨,  다들 건강하게 잘 넘기시고, 여름 휴가의 햇살이 기다리고 있는 시간으로 즐거운 7월을 보내시기를 바라겠습니다.

감사합니다.

안녕하십니까,

제가 이번에 '오라클 성능 분석과 튜닝 핵심 가이드' 라는 제목으로 새롭게 강의를 출시했습니다.

https://www.inflearn.com/course/%EC%98%A4%EB%9D%BC%ED%81%B4-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%EB%B6%84%EC%84%9D

그동안 제가 많은 고객 사이트에서 오라클 DB 컨설턴트로 일했던 시절의 경험을 기반하여, 오라클 DB 성능 진단과 튜닝 전문가로 성장하기 위한 필수 핵심 요소,  그리고 제가 여러 동료 컨설턴트들에게 성능 진단 및 개선 컨설팅을 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 가이드해왔던 내용들을 주축으로 강의로 만들었습니다.

본 강의를 통해 여러분을 오라클 DB의 성능 분석 핵심 기술과 차별화된 분석 방법론을 체득하실 수 있도록 도와드리기 위해 최선을 다해 강의를 준비하였습니다.

올 한해 제 강의에 보내주신 성원 감사드리며, 코로나로 힘든 시절이지만 2020년 얼마 남지 않은 시간, 가족과 가까운 분들과 함께(가까운 분들은 비대면으로 ^^;;) 소중한 행복 나누셨으면 합니다.

감사합니다.

안녕하십니까,

제가 이번에 여러분의 실전 머신러닝 구현 능력을 한단계 업그레이드 해줄 '캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기' 강의를 출시하게 되었습니다.

'캐글 Advanced 실전 머신러닝 뽀개기' 강의는 캐글의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신러닝 문제를 저와 함께 구현해 나가면서 여러분의 실전 머신러닝 구현 능력과 자신감을 확실하게 업그레이드 할 수 있도록 만들어 졌습니다.

본 강의는 이 경연대회 문제를 기반으로 데이터 모델과 분석 도메인, 데이터 분석 EDA, Feature Engineering, 하이퍼 파라미터 튜닝, 모델 성능 최적화등 머신러닝의 중요 영역에 대해서
여러분이 충분히 해당 능력을 배양할 수 있도록 상세하고 자세하게 코드를 구현해 가면서 설명을 드릴 것입니다.

여러분은 이 구현 과제를 통해서 Home Credit Default Risk 경연 대회의 상위 10%에 해당하는 구현 코드를 작성하게 되며, 이를 통해 모델 구현에 대한 자신감을 얻으실 수 있을 것입니다.

보다 자세한 강의 소개는 https://www.inflearn.com/course/%EC%BA%90%EA%B8%80-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%8B%A4%EC%A0%84#

에서 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.

방금전에 공지드린 신규 추가한 feature selection 실습 자료는 아래 github에서 feature_selection_basic.ipynb 로 다운로드 하실 수 있습니다.

https://github.com/chulminkw/PerfectGuide/tree/master/4%EC%9E%A5

안녕하십니까 여러분

아침 저녁으로 찬 바람으로 계절의 변화를 느끼게 하는 요즘입니다.

섹션 4: 분류에 Feature Selection에 대한 신규 강의 동영상 4개를 올렸습니다.

수업 18: Feature Selection의 이해

수업 19: Recursive Feature Elimination과 SelectFromModel 실습

수업 20: Permutation Importance 소개 및 실습

수업 21: 왜 feature importance는 feature selection의 절대 기준이 될 수 없는가?

환절기/코로나로 엄중한 시기이지만, 다들 건강한 9월 보내셨으면 합니다.

감사합니다.

안녕하십니까,

부끄럽게도 이번 공지는 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드'에 대한 것이 아닙니다.

제가 이번에 새롭게 딥러닝 기반의 Object Detection과 Segmentation를 다룬 '딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드' 강의를 출시 하였습니다.

'딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드' 는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제들을 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 수 있게 내용을 구성하였습니다. 

오랜 시간, 많은 노력을 기울여서 만든 강의입니다. Computer Vision 분야에서 딥러닝 기반의 솔루션 개발을 원하시는 분이나 역량을 키우고 싶으신 분, 캐글(Kaggle)과 같은 Competition에서 Object Detection/Segmentation Challenge에 도전하고 싶으신 분, 실무에 Object Detection과 Segmentation을 적용하고자 하시는 분들께 큰 도움이 될 수 있을 것입니다. 

보다 자세한 소개글은 아래의 URL에서 참조하실 수 있습니다.

https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EB%B9%84%EC%A0%84-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C

감사합니다.

안녕하십니까,

Pandas의 버전이 2020년 1월 30일에 새롭게 업그레이드 되면서 그동안 삭제 예고 되었던 ix 메소드를 결국 삭제 하였습니다.

때문에 pandas 버전이 1.0.0 이상에서는 1장의 Pandas ix 예제 및 강의의 실습 코드중 ix가 사용된 코드는 제대로 동작하지 않을 것입니다.

2020년에 Anaconda로 Pandas를 셋업 하신 분들은 오류를 막기 위해서 아래 pip 명령어로 Pandas Downgrade를 요청 드립니다.  (conda install pandas==0.25.1는 imcompatible packages 를 찾느라 너무 시간이 오래 걸리는 군요)

pip install pandas==0.25.1

감사합니다.