35건의 클래스 리뷰가 있어요.

  • 1년간 수강 가능

    기간 내 무제한 수강

  • 영상/오디오 6시간 46분 2초

    영상/오디오 64개 콘텐츠 6시간 46분 2초 분량

  • 수료증 발급

    학습 완료 후 수료증 발급

이 클래스는

·강의개요


* 컴퓨터가 지식을 습득하고 나아가 인간의 지식을 넘어선다는 머신러닝.

이제 더 이상 상상 속에서만의 일이 아니게 됐습니다. 이제는 우리 모두가 머신러닝과 마주하고 관련 지식을 반드시 알아야 할 때 입니다.


* 이번 머신러닝 교육과정을 통해 실무에서는 물론 삶 속에서 어떤 선택과 결정을 할 때 머신러닝을 활용할 수 있게 됩니다.

주변에서 흔히 일어날 수 있는 생활밀착형 사례 실습을 통해 머신러닝에 대한 이해와 현명한 의사결정을 위한 기반을 다질 수 있습니다.


* 강의에서 제공되는 모든 소스코드는 R언어 기반으로 기본적인 사용법을 알고 계셔야 효과적인 학습이 가능합니다.


·학습목표


01. 기초가 되는 이론에 더해 다양한 실생활 속 예제를 학습함으로써 머신러닝의 필요성과 중요성을 쉽게 이해할 수 있습니다.


02. 알고리즘 및 코딩에 대한 이해를 바탕으로 실생활 및 현업에서 머신러닝을 활용한 의사결정을 내릴 수 있습니다.


·교육특징


* 형식론을 강조한 강의가 아닌 실생활 밀착형 예제를 이론에 더해 강의함으로써 머신러닝의 필요성과 중요성을 이해하고 학습의지를 제고 해나갈 수 있습니다.


* R언어에 대한 기본적인 이해가 있다면 전체 강의를 쉽게 이해할 수 있게 구성하였으며 정확한 논리 전개, 꼭 필요한 알고리즘을 최대한 이해하기 쉽게

강의합니다.


* 각 차시마다 이론+실습으로 강의를 구성해 학습한 내용을 바로 확인하고 현업 적용가능성을 배가시켰습니다.


·교육대상


01. 데이터 수집, 분석, 모델링 하는 것(데이터 사이언스)에 대한 이해를 바탕으로 실제로 활용하고자 하는 모든 예비 데이터분석가


02. R언어에 대한 기초 이해가 있는 모든 학습자


03. 데이터 분석을 위해 필요한 기본적인 내용을 학습하고자 하는 모든 예비 데이터분석가










클래스 자료

  • 64개 콘텐츠
  • 영상/오디오 6시간 46분 2초
  • 동영상

    00:00:12

    [다차원분석]피자를 좋아하는 사람은 김치찌개도 좋아할까? ①

  • 동영상

    00:00:15

    [다차원분석]피자를 좋아하는 사람은 김치찌개도 좋아할까? ②

  • 동영상

    00:13:21

    [다차원분석]피자를 좋아하는 사람은 김치찌개도 좋아할까? ③

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    00:17:25

    [다차원분석]피자를 좋아하는 사람은 김치찌개도 좋아할까? ④

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    00:00:12

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까? ①

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    00:00:15

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까? ②

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    00:12:09

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까? ③

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    00:08:08

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까? ④

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    00:00:12

    [군집분석]학업성취도를 높이기 위해 어떻게 class를 나누어야 할까? ①

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    00:00:15

    [군집분석]학업성취도를 높이기 위해 어떻게 class를 나누어야 할까? ②

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    00:15:14

    [군집분석]학업성취도를 높이기 위해 어떻게 class를 나누어야 할까? ③

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    00:16:03

    [군집분석]학업성취도를 높이기 위해 어떻게 class를 나누어야 할까? ④

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    00:00:12

    [인접이웃]어떤 사람을 소개시켜줘야 소개팅 성공률을 높일 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [인접이웃]어떤 사람을 소개시켜줘야 소개팅 성공률을 높일 수 있을까? ②

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    00:11:23

    [인접이웃]어떤 사람을 소개시켜줘야 소개팅 성공률을 높일 수 있을까? ③

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    00:08

    [인접이웃]어떤 사람을 소개시켜줘야 소개팅 성공률을 높일 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [회귀분석]공격적인 투자, 보수적인 투자의 기준은 어떻게 알 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [회귀분석]공격적인 투자, 보수적인 투자의 기준은 어떻게 알 수 있을까? ②

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    00:08:08

    [회귀분석]공격적인 투자, 보수적인 투자의 기준은 어떻게 알 수 있을까? ③

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    00:13:32

    [회귀분석]공격적인 투자, 보수적인 투자의 기준은 어떻게 알 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [신경망]적성검사 테스트를 기반으로 어떻게 특성을 모델링 할 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [신경망]적성검사 테스트를 기반으로 어떻게 특성을 모델링 할 수 있을까? ②

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    00:10:05

    [신경망]적성검사 테스트를 기반으로 어떻게 특성을 모델링 할 수 있을까? ③

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    00:08:37

    [신경망]적성검사 테스트를 기반으로 어떻게 특성을 모델링 할 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [시계열분석]김치 판매량의 예측모델로 수요를 예상할 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [시계열분석]김치 판매량의 예측모델로 수요를 예상할 수 있을까? ②

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    00:21:48

    [시계열분석]김치 판매량의 예측모델로 수요를 예상할 수 있을까? ③

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    00:23:55

    [시계열분석]김치 판매량의 예측모델로 수요를 예상할 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [나이브 베이즈]고객의 속성만으로 좋아하는 영화 취향을 알 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [나이브 베이즈]고객의 속성만으로 좋아하는 영화 취향을 알 수 있을까? ②

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    00:07:30

    [나이브 베이즈]고객의 속성만으로 좋아하는 영화 취향을 알 수 있을까? ③

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    00:11:33

    [나이브 베이즈]고객의 속성만으로 좋아하는 영화 취향을 알 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [연관탐사기법]건물에 입주해 있는 상가 간의 연관성을 도출할 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [연관탐사기법]건물에 입주해 있는 상가 간의 연관성을 도출할 수 있을까? ②

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    00:10:12

    [연관탐사기법]건물에 입주해 있는 상가 간의 연관성을 도출할 수 있을까? ③

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    00:10:31

    [연관탐사기법]건물에 입주해 있는 상가 간의 연관성을 도출할 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [텍스트마이닝]고객 불만사항의 주기적인 패턴과 상관관계를 알 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [텍스트마이닝]고객 불만사항의 주기적인 패턴과 상관관계를 알 수 있을까? ②

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    00:03:56

    [텍스트마이닝]고객 불만사항의 주기적인 패턴과 상관관계를 알 수 있을까? ③

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    00:28:33

    [텍스트마이닝]고객 불만사항의 주기적인 패턴과 상관관계를 알 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [소셜 네트워크]SNS 메시지 전송 개수로 두 사람 사이의 친밀도를 알 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [소셜 네트워크]SNS 메시지 전송 개수로 두 사람 사이의 친밀도를 알 수 있을까? ②

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    00:11:20

    [소셜 네트워크]SNS 메시지 전송 개수로 두 사람 사이의 친밀도를 알 수 있을까? ③

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    00:26:31

    [소셜 네트워크]SNS 메시지 전송 개수로 두 사람 사이의 친밀도를 알 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까? ①

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    00:00:15

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까? ②

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    00:06:49

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까? ③

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    00:07:23

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까? ④

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    00:00:12

    [규칙기반분류]언제 어떤 과목을 강의해야 효과가 가장 좋을까? ①

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    00:00:15

    [규칙기반분류]언제 어떤 과목을 강의해야 효과가 가장 좋을까? ②

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    00:07:36

    [규칙기반분류]언제 어떤 과목을 강의해야 효과가 가장 좋을까? ③

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    00:09:30

    [규칙기반분류]언제 어떤 과목을 강의해야 효과가 가장 좋을까? ④

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    00:00:12

    [서포트 벡터머신]고객의 카드 씀씀이를 보고 경제적 수준을 예측할 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [서포트 벡터머신]고객의 카드 씀씀이를 보고 경제적 수준을 예측할 수 있을까? ②

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    00:09:19

    [서포트 벡터머신]고객의 카드 씀씀이를 보고 경제적 수준을 예측할 수 있을까? ③

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    00:09:27

    [서포트 벡터머신]고객의 카드 씀씀이를 보고 경제적 수준을 예측할 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [이상점 감지]특이 장소와 시간대에 카드를 사용할 때 도난 가능성 여부를 판단할 수 있을까? ①

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    00:00:15

    [이상점 감지]특이 장소와 시간대에 카드를 사용할 때 도난 가능성 여부를 판단할 수 있을까? ②

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    00:06:37

    [이상점 감지]특이 장소와 시간대에 카드를 사용할 때 도난 가능성 여부를 판단할 수 있을까? ③

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    00:16:50

    [이상점 감지]특이 장소와 시간대에 카드를 사용할 때 도난 가능성 여부를 판단할 수 있을까? ④

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    00:00:12

    [모델 평가]맞춤 양복 같은 데이터, 기성복 같은 데이터 중에 어떤 것을 선택해야할까? ①

  • 동영상

    00:00:16

    [모델 평가]맞춤 양복 같은 데이터, 기성복 같은 데이터 중에 어떤 것을 선택해야할까? ②

  • 동영상

    00:13:13

    [모델 평가]맞춤 양복 같은 데이터, 기성복 같은 데이터 중에 어떤 것을 선택해야할까? ③

  • 동영상

    00:14:11

    [모델 평가]맞춤 양복 같은 데이터, 기성복 같은 데이터 중에 어떤 것을 선택해야할까? ④

안녕하세요.
IT 연구원 마스터입니다.

  • 수강생 158명
  • 평균별점 4.7



역시 답은 개발인가?


네카라쿠베 개발자 연봉

개발자 채용으로 가득찬 취업시장

변화가 필요한 시기에 어떠한 준비를 하고 있나요?


그저 멀게만 느껴지는 개발자 취업

한참을 해도 늘지 않는 개발 실력


이런 고민을 하고 있는 이들을 위해

다양한 클래스를 모았습니다.


#파이썬 #웹개발 #HTML #CSS

#JAVA #FRONTEND #JS

#REACT #앱개발 등


개발자 입문부터 이전직에 필요한

다양한 개발 기술 스택을

IT LAB 에서 만나보세요





망설이지 마세요!

이 클래스를 들은
35명의 러너가 평가한 평균 별점

4.1

전체 35

  • 5.0

    삭제가능 1년 전

    초보자가 이해하기 쉽게 구성되어 있으며, 차시별 다양한 분석 사례를 제공하 있어 현장에서 활용할 때 유익하다.

    로그인 후 작성 가능합니다.

  • 5.0

    지름신 1년 전

    막연하게만 생각했던 머신러닝을 직접 해보고 그 이론까지 배울 수 있는 강의였습니다. 강의 앞부분의 이론이 이해가 가지 않아도 뒷부분 실습에서 앞의 이론을 적용해고 결과도 해석해보니 어렵게만 느껴졌던 머신러닝에 한발 다가설수 있었습니다.

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  • 3.0

    코로나박멸기원 1년 전

    머신러닝을 활용한 다양한 분석에 대한 이론을 상당히 쉽게 설명해 주십니다. 짧은 시간안에 머신러닝에 대한 이해를 할 수 있는 기회는 많지 않을 것 같습니다. 또한 R을 활용한 평가과정은 실제 업무에서 머신러닝을 적용해 볼 수 있도록 도와줄 것이라 생각합니다. 다만 R을 평소에 접하지 않았던 분들에게는 R 코드에 대한 설명이 다소 부족하여 어려움을 겪을 수 있습니다. 즉, 실전에 적용하기 위해 코드를 자유자재로 변형하여 사용하기까지 상당한 시간이 걸릴 수도 있습니다. 전반적으로는 이렇게 이론과 실전을 짧은 시간에 끝낼 수 있는 과정은 없을 것이라 생각합니다. 다만 이 과정에서 나오는 자료들을 코드 수준에서 되짚어 보고 그 의미를 진정으로 파악했을 때 수강생으로서 의미있을 것입니다. 그렇지 않다면 머신러닝에 대한 겉핥기로 머무를 수 있다는 점을 염두해 주시길 바랍니다.

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  • 5.0

    치즈멜팅 1년 전

    빅데이터를 이용한 다양한 분석기법 적용 및 대응능력 강화에 도움 - 4차 산업혁명 시대(AI 빅데이터 등)에 맞춰 변화하는 정부 역할에 대한 이해 및 이를 활용하기 위한 교육의 필요성 증대 - 사람·기계 각각의 강점 극대화를 위한 일의 재설계(Re-design) 가속화 - 다양한 분야 간 융합과 협업이 확대되면서 업무에 필요한 지식과 노하우가 매우 다양해지고, 학습 수요도 즉시적으로 발생터 분석을 통해

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  • 5.0

    흔적 1년 전

    교안 다운로드 기능이 있어, 나중에 실제 관련하여 R 프로그램을 사용할 때 유용할 것 같습니다.

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  • LIVE 클래스 : 클래스 시작 1시간 전까지 가능.
    단, 신청기간이 종료일이 라이브 클래스 진행일과 동일하지 않은 경우에는 개설자가 설정한신청기간까지만 가능
  • 랜선/오프 클래스 : 개설자가 설정한 신청기간과 동일

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