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AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 과정이미지

AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

#Python #모델링 #AI
별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 4.9점

과정정보

신청기간
2024.02.20 - 2024.12.26
교육기간
2024.12.26 - 2024.12.27
교육시간
12시간

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빅데이터 러닝센터
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※교육 신청 전 아래의 내용을 확인 바랍니다!!!

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차수 교육일정
1차 2024년 2월 19~20일 (월~화) 10:00~17:00
2차 2024년 7월 25~26일 (목~금) 10:00~17:00
3차 2024년 12월 26~27일 (목~금) 10:00~17:00

※ 교육일정은 당사의 사정에 따라 변동될 수 있습니다.

 

 

AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

 

오픈소스 고급 프로그래밍 언어 Python!

python
  • 인터프리터식 대화형 언어
  • 객체지향적
  • 간결한 문법 구조
  • 직관적
  • 높은 생산성

신청 전 Check 하세요!

Python 프로그래밍에 대하여 다음의 기초 지식을 이해하신 분들께서 신청하시기 바랍니다.

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Python 주요 데이터 타입(리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트) 이해
icon
Python 프로그래밍을 위한 조건문 (if-elif-else), 반복문(while, for) 이해
icon
Python 모듈(module) 사용에 대한 이해

※ Python 기초지식이 필요하신 분들께서는 Python을 활용한 데이터과학 – 기본과정 (개발자와 분석가를 위한 Python) 과정을 이수하시기 바랍니다.

 

 

 

강의 목표

목표

Python 프로그래밍을 기반으로 데이터 전처리부터 모델링까지의 전 과정을 직접 수행함으로써 추후 다양한 분야에 데이터 과학을 직접 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

 

 

 

강의 특징

데이터 과학 개요 머신러닝 개요, 모델링 절차, 모델링 평가
의사결정나무 Scikit-learn 라이브러리 활용
신경망Keras 라이브러리 활용
서보트 벡터 머신Scikit-learn 라이브러리 활용
앙상블 기법Scikit-learn, xgboost 라이브러리 활용
연관성 분석Mlxtend 라이브러리 활용
최근접 이웃Scikit-learn 라이브러리 활용
군집 분석Scikit-learn 라이브러리 활용

 

 

 

커리큘럼

일차 시간 커리큘럼
Day 1 10:00 ~ 11:30 데이터과학 개요
11:30 ~ 13:00 의사결정나무 이론
14:00 ~ 15:30 신경망 이론/실습
15:30 ~ 17:00 서포트 벡터 머신 이론/실습
Day 2 10:00 ~ 11:30 앙상블 기법 이론/실습
11:30 ~ 13:00 연관성 분석 이론/실습
14:00 ~ 15:30 최근접 이웃 이론/실습
15:30 ~ 17:00 군집 분석 이론/실습

 

 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 데이터 과학에 대한 전반적인 주요 개념에 대한 학습을 원하시는 분
  • 추천아이콘2 주요 머신러닝 기법에 대한 이론부터 Python 프로그래밍을 활용한 모델링까지 학습하기를 원하시는 분 
  • 추천아이콘3 머신러닝과 알고리즘에 관심이 많은 데이터 분석 전문가

 

 

 

강사 소개

김동성 교수

김동성 강사

학력
한양대학교 경영학 박사 (경영정보전공)
경력
現 한양대학교 경영대학 Post-Doc
現 한양대학교 융합대학 빅데이터 융합전공 강
기타 경력
한국표준협회 비즈니스 데이터 분석사 자격교육
[논문] Multidimensional analysis of consumers' opinions from online product reviews 외 11편, 데이터 분석 관련 연구 논문 국내외 게재

 

 

교육장소

서울 강남구 언주로 620 10층 (논현동, 현대인텔렉스)지도보기

강의목차(총 1강)

1. 오프라인(대면)으로 진행되는 과정입니다. 2024.12.26 00:00 - 2024.12.26 23:55