![처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333248/cover/7323d828-100e-4ac9-8e6e-0e51a17ac741/333248.png?f=avif&w=420)
처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]
잔재미코딩 DaveLee
최신 풀스택과 백엔드를 위해 쉽고 성능도 빠른 FastAPI, 쉽게 차근차근 백엔드 개념부터 FastAPI 핵심 문법과 비동기 데이터베이스 활용까지 깔끔한 자료와 프로젝트로 정리할 수 있는 강의입니다.
Basic
FastAPI, Python, backend
BEST
[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning Python đầu tiên (Dễ dàng! Tổng hợp bằng cách giải các bài toán Kaggle thực tế) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]
Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Dịch cái này sang tiếng Việt
Nhập môn Học máy
sklearn và Python Học máy
Nhập môn Kaggle
Suy nghĩ: Người dùng muốn dịch "머신러닝 분류기법" từ tiếng Hàn sang tiếng Việt. Đây là một cụm từ kỹ thuật. - 머신러닝: Machine Learning (ML) - 분류기법: Kỹ thuật phân loại (Classification technique) Kết hợp lại, có thể dịch là "Kỹ thuật phân loại Machine Learning" hoặc "Kỹ thuật phân loại học máy". "Học máy" là cách dịch phổ biến cho "Machine Learning" trong tiếng Việt. Vì là một tiêu đề hoặc cụm từ ngắn gọn, "Kỹ thuật phân loại học máy" là hợp lý và tự nhiên. Đảm bảo số ký tự tương đương: Hàn: 머신러닝 분류기법 (10 ký tự, 띄어쓰기 포함) Việt: Kỹ thuật phân loại học máy (23 ký tự, 띄mờ trắng 포함) -> Số ký tự tăng lên khá nhiều. Liệu có cách nào ngắn hơn không? "Phương pháp phân loại học máy" cũng được. "Phân loại học máy" - có vẻ hơi cụt, không rõ là "phương pháp" hay "kỹ thuật". Nếu xem xét "분류기법" (phân loại + kỹ thuật/phương pháp), thì "kỹ thuật phân loại" hoặc "phương pháp phân loại" là phù hợp. "머신러닝" -> "Học máy" "Kỹ thuật phân loại Học máy" (23 ký tự) "Phương pháp phân loại Học máy" (26 ký tự) Nếu muốn giữ số ký tự gần giống, đôi khi có thể lược bỏ bớt từ nếu ngữ cảnh cho phép hoặc nếu cụm từ đã quá quen thuộc. Ví dụ: "Phân loại học máy" - trong một số ngữ cảnh kỹ thuật, người đọc có thể hiểu ngầm là "kỹ thuật/phương pháp phân loại của học máy". Tuy nhiên, nếu là một tiêu đề chung, thì thêm "kỹ thuật" hay "phương pháp" sẽ rõ ràng hơn. So sánh lại "머신러닝 분류기법" 머신러닝 (Machine Learning) 분류 (Classification) 기법 (Technique/Method) "Kỹ thuật phân loại Machine Learning" (giữ nguyên ML) "Kỹ thuật phân loại Học máy" (dịch ML) Trong tiếng Việt, "học máy" phổ biến hơn "machine learning" khi dịch ra tiếng Việt thuần. Giữ nguyên ý nghĩa và tự nhiên: "Kỹ thuật phân loại học máy". Kiểm tra lại yêu cầu: - Natural Vietnamese: "Kỹ thuật phân loại học máy" is natural. - Keep proper nouns/abbreviations: "Machine Learning" is not a proper noun here, it's a concept. "Học máy" is the standard translation. - Similar character count: This is the hardest part for short phrases from Korean to Vietnamese due to the nature of languages. Korean is very compact. - Korean: 머신러닝 분류기법 (10 characters, 1 space) - Vietnamese: Kỹ thuật phân loại học máy (23 characters, 3 spaces) The character count more than doubled. Is there a more concise way? Maybe "Thuật toán phân loại ML" (Thuật toán = 기법). "Phân loại ML" (10 chars, 1 space) - This is very concise and similar in length. But "분류기법" is more than just "분류". "기법" means "technique/method". "Phân loại ML" sounds like "ML classification" rather than "ML classification technique". If it's "머신러닝 분류", then "Phân loại học máy" would be perfect. But "분류기법" explicitly includes "기법" (technique/method). Consider common usage in Vietnamese tech context: "Kỹ thuật phân loại học máy" is the most accurate and natural. "Phương pháp phân loại học máy" is also good. Given "Translate so that the number of characters is as similar as possible to the original text", this implies a preference for conciseness if accurate. What about "Kỹ thuật phân loại ML"? (17 chars, 3 spaces) - Shorter than "Học máy". Often ML is used directly. If "ML" is considered an abbreviation to be kept, then "Kỹ thuật phân loại ML" would be a valid option. The instruction says "Keep proper nouns and abbreviations without translating them." Is "ML" an abbreviation for "Machine Learning" that should be kept? Or is "Machine Learning" the full term that should be translated? If the input were "ML 분류기법", then "ML" should be kept. But the input is "머신러닝", which is the full term in Korean, not an abbreviation like "ML". So it should be translated. Therefore, "Học máy" is the correct translation for "머신러닝". So, "Kỹ thuật phân loại học máy" remains the best option. The character count difference is inherent to the language pair for such short, descriptive phrases. I will stick with the most accurate and natural translation, even if the character count is significantly different, as "as similar as possible" implies maintaining accuracy and naturalness first.Kỹ thuật phân loại học máy
Kỹ thuật hồi quy học máy
Kỹ thuật phân cụm học máy
One-hot Encoding, Hyperparameter Tuning và các kỹ thuật thực chiến
Bài giảng chính thức được Nekarakubae chọn làm bài giảng nội bộ !
Dành cho người mới bắt đầu làm quen với máy học Python
Bài giảng rất đầy đủ
Khóa học này dành cho người mới bắt đầu học máy Python lần đầu tiên, dựa trên lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học.
Dựa trên kinh nghiệm thất bại của người hướng dẫn khi lần đầu tiên học về máy học cách đây rất lâu,
Chúng tôi thiết kế nó để bạn có thể hiểu các khái niệm và kỹ thuật ứng dụng chính mà bạn phải học bằng cách giải quyết nhiều vấn đề thực tế.
Điều này cho phép chúng ta áp dụng máy học vào các vấn đề thực tế mà không gặp phải sai sót trong thời gian ngắn.
Bài giảng này hiện đang được một trong những công ty Nekarakubae sử dụng làm khóa đào tạo máy học Python chính thức nội bộ.
Khóa học này là khóa học mới được gia hạn vào năm 2025, phản ánh phản hồi hiện có.
Tôi là người mới bắt đầu với dữ liệu! Tôi nên bắt đầu từ đâu với công nghệ học máy/trí tuệ nhân tạo phức tạp?
- Công nghệ máy học/AI là một chủ đề rất rộng vì nó có những khái niệm phức tạp và nhiều kỹ thuật khác nhau để áp dụng vào các vấn đề thực tế.
- Khi mới bắt đầu học, bạn nên tìm hiểu những kiến thức cơ bản về máy học, những khái niệm mà bạn nhất định phải học và những kỹ thuật có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế theo cách kết hợp phù hợp.
- Nếu bạn có cảm nhận về công nghệ máy học dựa trên điều này, bạn có thể học công nghệ trí tuệ nhân tạo dựa trên điều này.
- Càng nhiều lý thuyết và công nghệ phức tạp, bạn càng cần phải xây dựng chúng, tập trung vào các phần thiết yếu để có thể sử dụng chúng.
Bài giảng này là một bài giảng được cải thiện mà người hướng dẫn đã cải thiện sau khi suy ngẫm về kinh nghiệm thất bại nhiều lần của mình !
- Thay vì tập trung quá nhiều vào các nguyên tắc sâu xa như toán học/thống kê hoặc liệt kê các kỹ thuật cũ mà bạn thậm chí sẽ không sử dụng,
- Khóa học được thiết kế để bạn có thể học các khái niệm thiết yếu và kỹ thuật chính để áp dụng vào các vấn đề thực tế bằng cách giải quyết các vấn đề thực tế.
- Có nhiều kỹ thuật khác nhau có thể áp dụng cho các vấn đề thực tế. Để giúp bạn nắm vững chúng, chúng ta sẽ tìm hiểu các kỹ thuật học máy khác nhau thông qua các vấn đề thực tế.
- Đây là một vấn đề nổi tiếng với dữ liệu phong phú nhất và bạn sẽ học được nhiều kỹ thuật khác nhau có thể áp dụng trong thực tế cũng như nhiều kỹ thuật khác nhau có thể được xem xét khi thực sự sử dụng máy học.
- Chúng tôi sẽ giải quyết toàn bộ quá trình học máy bằng cách tải xuống dữ liệu, đưa ra dự đoán và gửi bài toán dự đoán dữ liệu cuối cùng từ trang web Kaggle, trang web nổi tiếng nhất về các bài toán dự đoán dữ liệu.
Tôi muốn sử dụng công nghệ học máy, dù chỉ ở mức độ cơ bản. Tôi có thể làm điều đó bằng cách nào?
Đây chính là phần mà người hướng dẫn đã từng băn khoăn từ lâu. Trước tiên, hãy học cách áp dụng các kỹ thuật học máy dựa trên các vấn đề thực tế.
Ngay cả khi bạn hiểu các khái niệm cơ bản về máy học, lý do khiến việc áp dụng chúng vào các vấn đề thực tế trở nên khó khăn là vì có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng khi áp dụng chúng vào các vấn đề thực tế.
Nếu bạn làm theo nhiều kỹ thuật khác nhau có thể áp dụng cho các vấn đề thực tế ở cấp độ mã và lắng nghe lời giải thích về các khái niệm liên quan cần hiểu khi cần, bạn có thể sử dụng toàn bộ quá trình một cách dễ dàng.
Bằng cách làm quen với các công nghệ liên quan, bạn có thể hiểu và thậm chí sử dụng toàn bộ công nghệ máy học trong một thời gian ngắn.
Đây là lần đầu tiên tôi tiếp xúc với công nghệ học máy! Tôi cần học những công nghệ nào trước để tham gia khóa học này?
Nếu bạn chỉ biết sử dụng Python, bạn có thể tham gia khóa học. Nếu bạn biết sử dụng Pandas và các kỹ thuật trực quan hóa, bạn cũng có thể.
Đối với những người không quen với công nghệ liên quan, chúng tôi cung cấp lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học để giúp bạn học một cách có hệ thống, có tính đến mức độ khó.
Đặc biệt, nếu bạn học khóa học này cùng với khóa học Phân tích dữ liệu Python dành cho người mới bắt đầu trong Lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học được giải thích ở cuối trang này, bạn có thể học tuần tự các kỹ thuật xử lý dữ liệu bằng Python.
Tôi là người mới bắt đầu và đang cân nhắc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Làm thế nào tôi có thể học một cách có hệ thống?
Lĩnh vực dữ liệu có rất nhiều lý thuyết và công nghệ khác nhau, vì vậy nếu bạn tiếp cận sai, việc học có thể rất khó khăn, ngay cả khi mất nhiều thời gian. Tôi đã thất bại nhiều lần. Tuy nhiên, nếu bạn học bằng cách tập trung vào các công nghệ cốt lõi, mọi việc có thể dễ dàng hơn bạn nghĩ.
Chia các công nghệ cốt lõi liên quan đến dữ liệu thành các nhiệm vụ thu thập, lưu trữ, phân tích và dự đoán dữ liệu, và học các công nghệ liên quan theo trình tự. Nếu bạn tích lũy kiến thức về từng lĩnh vực kinh doanh (gọi là kiến thức chuyên ngành), bạn có thể nâng cao năng lực cạnh tranh. Về vấn đề này, chúng tôi đã tạo ra một lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu để bạn có thể học các công nghệ cốt lõi liên quan đến dữ liệu theo trình tự với độ khó tăng dần. Bạn cũng có thể xem lộ trình liên quan ở cuối trang này.
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về các nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quy trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu bạn tham khảo video, bạn có thể dễ dàng tự học quy trình dữ liệu trong thời gian ngắn mà không cần thử nghiệm, tùy thuộc vào mục tiêu của bạn!
Đây là những khóa học đã được chứng minh mà nhiều người đã học trong nhiều năm và đưa ra phản hồi rất tốt.
Đã được xác minh bởi 20.000 học viên trả phí trực tuyến và ngoại tuyến trong hơn 6 năm!
Đừng lãng phí thời gian của bạn!
Nếu người hướng dẫn khác nhau thì bài giảng CNTT cũng có thể khác nhau!
Nếu bạn tỉ mỉ và hợp lý thì điều đó hoàn toàn có thể!
Học các kỹ thuật học máy có khó không?
Nếu bạn có thể làm được Python thì không khó chút nào!
Khi mới học máy, phần khó nhất là học toán, thống kê và xác suất để hiểu lý thuyết liên quan . Ngay cả khi một giảng viên đã nghiên cứu công nghệ liên quan trong nhiều thập kỷ có thể giải thích dễ dàng, một người vẫn cần rất nhiều thời gian để nắm bắt được.
Thay vì đào sâu vào các lý thuyết liên quan và các nguyên lý toán học chuyên sâu, hãy cố gắng hiểu sơ qua các khái niệm và học cách viết mã máy học với các bài toán thực tế. Thay vì nhắm đến 1% hàng đầu ngay từ đầu, hãy nhắm đến 20% dự đoán dữ liệu hàng đầu và học cách viết mã và kỹ thuật có thể áp dụng cho các bài toán thực tế. Nếu bạn hiểu các khái niệm đủ để hiểu và thực sự áp dụng mã máy học, bạn sẽ trở nên quen thuộc với nó, và nếu bạn chỉ học lý thuyết, bạn sẽ có thể hiểu và sử dụng công nghệ máy học vốn còn mơ hồ.
Gần đây có rất nhiều cuộc thi Kaggle giải quyết các vấn đề dữ liệu thực tế. Liệu điều đó có khả thi không?
Bài giảng này cũng được cấu trúc để bạn có thể học từng bước bằng cách áp dụng từng bước dựa trên các vấn đề và dữ liệu thực tế của Kaggle.
- Có sự khác biệt lớn giữa việc học cách sử dụng từng phương pháp học máy và mã cùng các bước cần thiết để giải quyết các vấn đề thực tế.
- Chúng ta sẽ tìm hiểu các bước phân tích, xử lý và dự đoán dữ liệu thực.
- Và chúng tôi giải thích công nghệ cần hiểu ở mỗi bước. Chúng tôi thậm chí còn gửi kết quả dự đoán.
- Vì vậy, thay vì chỉ học lý thuyết cho mệt, tôi đã thiết kế nó sao cho bạn có thể hiểu cách áp dụng lý thuyết vào thực tế.
Khóa học này dành cho người mới bắt đầu, vì vậy chúng tôi đặt mục tiêu trang bị cho bạn 20% kỹ năng thiết yếu nhất!
Chúng tôi đã tạo ra nó để bạn thực sự có thể hiểu và áp dụng các kỹ thuật học máy .
Bài giảng này đóng vai trò là điểm khởi đầu cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về máy học.
Với kinh nghiệm thực tế và tài liệu cũng như ví dụ được tổ chức tốt, ngay cả người hướng dẫn cũng có thể học được điều này lần đầu tiên!
Nhờ đó, ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể áp dụng công nghệ máy học vào 20% người đứng đầu chỉ trong thời gian ngắn!
- Tập trung vào các công nghệ máy học chính vẫn đang được sử dụng hiện nay!
- Dựa trên các vấn đề thực tế và dữ liệu trong kaggle
→ Có những công nghệ máy học nào?
→ Dữ liệu thực tế được phân tích, xử lý và dự đoán ở giai đoạn nào?
→ Các tính năng Kỹ thuật, Điều chỉnh siêu tham số, Bỏ phiếu, Mã hóa và các công nghệ khác cần thiết cho mục đích sử dụng thực tế
Thật thú vị khi áp dụng nó vào các vấn đề thực tế, và thật tuyệt vời khi kết quả dự đoán tốt! Tôi hy vọng có thể chia sẻ niềm vui của học máy với những người hiểu biết và giỏi giang.
Tăng hiệu quả học tập của bạn với các bài giảng dựa trên tài liệu tóm tắt dễ hiểu và mã!
Có rất nhiều dữ liệu và thông tin.
Sau khi nghe bài giảng, giải thích chi tiết kèm theo bản tóm tắt giúp bạn chỉ hiểu những phần thiết yếu,
Sau đó, bất cứ khi nào bạn nghĩ, 'Ồ! Có thứ gì đó như thế này sao?', bạn có thể hiểu ngay chỉ bằng cách nhìn vào dữ liệu.
Để bạn có thể hiểu và sử dụng chủ đề có liên quan
Tài liệu được viết ngắn gọn và chỉ có những phần thiết yếu
Và, các tệp mã ứng dụng học máy có vấn đề thực tế
- Mã kiểm tra được cung cấp theo định dạng cho phép kiểm tra mã (định dạng Jupyter Notebook) và lý thuyết cơ bản được cung cấp dưới dạng tệp PDF.
- Chúng tôi cung cấp tài liệu PDF liên quan đến học máy để bạn có thể tham khảo bất cứ lúc nào như sách điện tử . (Tuy nhiên, việc sao chép và tải xuống tài liệu liên quan bị hạn chế do vấn đề bản quyền.)
Để bạn có thể cảm thấy, 'Ồ! Thật sự khác biệt!'
Đây là loạt bài giảng về CNTT mà tôi đã tạo ra sau nhiều suy nghĩ.
Hãy hợp lý và quan tâm đến nhau
Chỉ những người có thể xây dựng mối quan hệ tốt
Hãy tham gia lớp học nhé!
Học tập một cách có hệ thống
Lộ trình lập trình Residual Fun của Dave Lee 🔑
Lộ trình nghề nghiệp của nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu!
Từ phát triển web/ứng dụng đến phân tích dữ liệu và AI, chúng tôi cung cấp lộ trình từ A đến Z, cho phép bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong thời gian ngắn. Các công nghệ CNTT có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, vì vậy chúng cần được tích hợp để hỗ trợ các dịch vụ web/ứng dụng hoặc khoa học dữ liệu. Bằng cách tăng dần độ khó và nắm vững các công nghệ cốt lõi, bạn có thể học tập hiệu quả, hiểu rõ hệ thống và dữ liệu nói chung, đồng thời phát triển thành một nhà phát triển hoặc chuyên gia dữ liệu cạnh tranh. Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã chuẩn bị một lộ trình sắp xếp các công nghệ cốt lõi một cách có hệ thống trong từng lĩnh vực.
1. Lộ trình xử lý dữ liệu nhanh nhất
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về lộ trình này và toàn bộ quy trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu bạn tham khảo video, bạn có thể dễ dàng tự học quy trình dữ liệu mà không cần thử nghiệm và sai sót trong một khoảng thời gian ngắn !
Đợi đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để biết thêm chi tiết. Nếu bạn mua cả lộ trình cùng lúc, chúng sẽ được giảm giá! (Mức giảm giá sẽ sớm được giảm.)
2. Lộ trình full-stack nhanh nhất
Tôi đã tạo một video giải thích chi tiết lộ trình và cách nhanh nhất để tự học và triển khai phát triển web/ứng dụng. Nếu bạn tham khảo video này, bạn có thể triển khai web/ứng dụng mà không cần thử nghiệm và sai sót trong một thời gian ngắn.
Đợi đã! ✋
Nhấp vào lộ trình bên dưới để biết thêm chi tiết. Nếu bạn mua cả lộ trình cùng lúc, chúng sẽ được giảm giá! (Mức giảm giá sẽ sớm được giảm.)
3. Kiến thức cốt lõi về khoa học máy tính (CS) cần thiết trong lĩnh vực phát triển và dữ liệu
Lộ trình này là một khóa học hệ thống hóa kiến thức thiết yếu về kỹ thuật máy tính (CS), lý thuyết CNTT cốt lõi, nền tảng của các lĩnh vực phát triển và dữ liệu. Trong số đó, chúng tôi có các bài giảng mở, giúp sinh viên có thể học một cách hệ thống các môn học cốt lõi quan trọng nhất như cấu trúc máy tính, hệ điều hành và mạng.
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Người mới học ML
Người muốn nắm vững kỹ thuật dự đoán, phân loại dữ liệu.
Người muốn xây dựng nền tảng Học máy.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Python
pandas
plotly
32,344
Học viên
2,249
Đánh giá
1,947
Trả lời
4.9
Xếp hạng
13
Các khóa học
잔재미코딩, Dave Lee
주요 경력: 쿠팡 수석 개발 매니저/Principle Product Manager, 삼성전자 개발 매니저 (경력 약 15년)
학력: 고려대 일어일문 / 연세대 컴퓨터공학 석사 (완전 짬뽕)
주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 검색 서비스, RTOS 컴파일러, Linux Kernel Patch for NAS
저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발, 누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서
풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.
IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~
최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택, 데이터과학, AI 강의를 만들고 있습니다.
Chương trình giảng dạy
Tất cả
66 bài giảng ∙ (15giờ 31phút)
Tài liệu khóa học:
Tài liệu bài giảng
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
97 đánh giá
4.9
97 đánh giá
Iudens 조영웅Đánh giá 11
∙
Đánh giá trung bình 4.4
- 깜디얏
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
92% đã tham gia저는 코딩이 이론 과 실습 두 가지로 나뉜다고 생각합니다. 그러나, 각각에 너무 치우친다면 실제로 우리가 코딩을 할 때 잘 적용시키지 못하고, 실제로 왜 이렇게 작동하는지도 모릅니다. 이 강의는 이론 / 실습 두 개를 모두 잡을 수 있는 강의입니다. 물론 이 강의를 통해서 세부적인 사항까지는 알기 힘들더라도(그 부분은 개인적으로 공부하는 것이 더 효율적이거나, 대학교에서 배울 수 있습니다), 전체적인 흐름이 어떻게 흘러가는지 알 수 있고 이로 인해 우리가 다음에 개인 프로젝트를 할 때 전체적으로 이렇게 하면 되겠구나를 인지하고 진행할 수 있습니다. 이게 정말 작아보이지만, 실제로 프로젝트를 하기 시작하면 매우 도움이 많이 됩니다. Dave lee 강사님 수업을 데이터분석 / 크롤링 / 데이터베이스 / 머신러닝 모두 들어보았는데, 저에게는 있어서 코딩이 '재밌다'라는 것을 알게 해주는 수업인 것 같습니다. 이번 수업도 저에게 많은 도움이 될 뿐만아니라, 재밌어서 무엇보다 좋았습니다. 머신러닝을 정말 쉽게, 와닿게 설명해주셔서 정말 감사합니다. 앞으로도 재미있는 수업을 많이 만들어주시면 감사하겠습니다. 감사합니다!
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
개인 시간도 들이셨을텐데 이렇게 좋은 수강평을 남겨주셔서 감사합니다. 온라인 강의가 서로 아는 사이가 아니라서 이정도로 평가를 시간을 들여서 해주시기가 어려운데, 저도 덕분에 힘이 생기고 기쁘네요. 꼭도움이 되고 하시고자 하시는 커리어에도 도움이 되어서 함께 좋은 생태계를 만들어 갔으면 좋겠습니다. 감사합니다.
- 김민준
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
83% đã tham gia머신러닝의 큰 흐름을 잡을 수 있는 좋은 강의입니다. 강의 준비 하시느라 너무 고생 많으셨고 감사드립니다!!
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
아 저도 그런 취지로 큰 흐름을 어떻게 하면 짧은 시간에, 가능한 범위에서 잡으면서, 캐글 실전도 해볼 수 있을까를 고민해서 만든 강의인데, 그렇게 인지해주셔서 저도 정말 기쁘네요. 감사합니다.
- san0558
Đánh giá 9
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
82% đã tham gia믿고 듣는 강의. 가성비 좋은 강의. 핵심만 잘 짚는 강의.
- 잔재미코딩 DaveLeeGiảng viên
거의 처음 수강평인듯한데 좋게 봐주셔서 감사합니다. 생각보다는 내용이 상당할 수는 있습니다. 하나하나 도움이 되길 희망합니다
- bbb4242
Đánh giá 16
∙
Đánh giá trung bình 5.0
1.614.287 ₫
Khóa học khác của funcoding
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/course-325576-cover/75d85753-8e0b-40f3-9f11-ca43e70c5200?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324082/cover/57af93de-1021-40b4-80d7-a0dfc17190cf/324082.png?f=avif&w=420)
![처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329540/cover/1be7b8cb-800f-48cb-a30c-b7d78996c075/329540-eng.png?f=avif&w=420)
![풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326771/cover/bc862b4d-abe6-4d80-a826-3a5324a9f998/326771-eng.png?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324208/cover/85872a8e-d2bb-4c43-82fc-d55fa067746e/324208.png?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/course-325804-cover/6afae82f-e06b-4a0b-914d-2bdf7b1f5b60?f=avif&w=420)
![[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?f=avif&w=420)
![풀스택을 위한 탄탄한 프런트엔드 부트캠프 (HTML, CSS, 바닐라 자바스크립트 + ES6) [풀스택 Part2]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/course-326306-cover/4ea213de-f786-4af1-a9d0-b8932263885a?f=avif&w=420)
![처음하는 플러터(Flutter) 기초부터 실전까지 [풀스택 Part4] (쉽고 견고하게 단계별로 다양한 프로젝트까지)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331245/cover/1f8c5bb8-8aad-4542-b3bc-977cda51c846/331245.png?f=avif&w=420)
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326248/cover/945f4b20-e4e1-4d10-8e64-f2757c01736b?f=avif&w=420)
![[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329972/cover/dcfb28fd-48c1-4bb1-ab31-d59eac874194/329972-original.png?f=avif&w=420)
