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커리어 치트키 : 프로젝트로 배우는 머신러닝

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학습기간

8주(37시간)
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과정소개
평가항목
학습내용
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강사정보

학습개요

시장을 개척하고 조직의 문제점을 모색하는 등 빅데이터가 새로운 기회를 제공하면서 데이터 활용에 대한 니즈도 증가하고 있습니다. 그러나 대부분의 조직은 아직은 빅 데이터를 분석하여 활용할 수 있는 통찰력이 부족합니다. 데이터 전문가가 아니라도 쉽게 이해하고 간단히 활용할 수 있는 데이터 사이언스. 방대한 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아낼수 있다면 데이터는 조직에 경쟁 우위를 제공할 것입니다.

학습목표

1. 산업군 별 머신러닝의 활용도를 이해하고 목적에 맞게 모델링하는 방법을 학습한다.

2. 실 업무에서 사용하는 알고리즘의 특성을 이해하고, 사용할 수 있으며 관련 레퍼런스를 참조하여 대상 도메인에 적용할 수 있다.

학습대상

1. 데이터 사이언스에 대해 알고 싶은 직장인 2. 빅데이터를 활용해 비즈니스에 투입하고 싶은 데이터 비전공자

평가기준

평가기준
	진도	진행단계평가	최종평가	과제	토론	총점
배점	100%	-	-	100%	-	-
수료기준	80%이상 필수	-	-	필수	-	50점이상

· 진행단계평가(10%)+최종평가(90%) 합산점수 60점 이상 시 수료 / 진도율 80% 이상 수료
* 수료기준 2가지 모두 완료되어야 수료 가능합니다.
· 유의사항 : 진행단계평가를 반드시 응시해야 다음 차시 수강이 가능합니다.

학습내용

1. 머신러닝 매커니즘 이해 1

2. 머신러닝 매커니즘 이해 2

3. 머신러닝 매커니즘 이해 3

4. 대용량 데이터 핸들링 기법, 여러 파일을 핸들링하는 방법

5. 파일 용량에 따른 속도 비교

6. 목적에 따른 column 일관화

7. Data Preprocessing 1

8. Data Preprocessing 2

9. Data Preprocessing 3

10. 관련있는 데이터 추가하기 1

11. 관련있는 데이터 추가하기 2

12. 관련있는 데이터 추가하기 3

12. 실습과제 1번

13. 파생변수 생성

14. datetime handling

15. pandas profiling

16. Data Exploration, 이상치 탐지 - MAD 소개

17. Scaling - robust, feature selection - MCR 접근법

18. feature selection - PIMP 접근법

19. Explainable AI 소개

20. Explainable AI - PDP, SHAP

21. Bagging 이해

22. 이상치 탐지 - MCOD 탐지법

23. 생소한 데이터 소개

24. Smart Factory 분야 이해 1

25. Smart Factory 분야 이해 2

26. 분석 방향성에 맞는 label 생성

27. 생소한 데이터의 feature selection

28. 성능이 좋은 알고리즘 소개 및 활용

29. hyperparameter tuning 1

30. hyperparameter tuning 2

31. 추천 시스템 개론

32. 영화 추천 시스템 구현 1

33. 영화 추천 시스템 구현 2

34. 도서 추천 시스템 구현 1

35. 도서 추천 시스템 구현 2

36. 쇼핑몰 추천 시스템 구현 1

37. 쇼핑몰 추천 시스템 구현 2

수강후기

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