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  • 1개월간 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 때입니다.
  • 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


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


  • 데이터 수집, 분석, 모델링 하는 것(데이터 사이언스)에 대한 이해를 바탕으로 실제로 활용하고자 하는 모든 예비 데이터 분석가
  • R언어에 대한 기초 이해가 있는 모든 학습자
  • 데이터 분석을 위해 필요한 기본적인 내용을 학습하고자 하는 모든 예비 데이터 분석가



*주의사항


  • 작심 독서실 회원 탈퇴 시 수강 신청하신 클래스 학습에 제한이 생길 수 있으니 이 점 유의 부탁드립니다.


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

  • 동영상

    00:17:25

    [다차원분석] 피자를 좋아하는 사람은 김치찌개도 좋아할까?④

  • 동영상

    00:00:12

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까?①

  • 동영상

    00:00:15

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까?②

  • 동영상

    00:12:09

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까?③

  • 동영상

    00:08:08

    [의사결정나무]어떤 사람에게 무료쿠폰을 나눠주어야 할까?④

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:15

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

  • 동영상

    00:15:14

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

  • 동영상

    00:16:03

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:08

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:08:37

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:21:48

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

  • 동영상

    00:23:55

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:15

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

  • 동영상

    00:07:30

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

  • 동영상

    00:11:33

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:10:31

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:15

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

  • 동영상

    00:03:56

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

  • 동영상

    00:28:33

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:11:20

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

  • 동영상

    00:26:31

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

  • 동영상

    00:00:12

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까?①

  • 동영상

    00:00:15

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까?②

  • 동영상

    00:06:49

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까?③

  • 동영상

    00:07:23

    [로지스틱 회귀분석]박대리가 지각할 확률은 얼마나 될까?④

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    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

  • 동영상

    00:09:30

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:15

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

  • 동영상

    00:09:19

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

  • 동영상

    00:09:27

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:15

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

  • 동영상

    00:06:37

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

  • 동영상

    00:16:50

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

  • 동영상

    00:00:12

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

  • 동영상

    00:00:16

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

  • 동영상

    00:13:13

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

  • 동영상

    00:14:11

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

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