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(Live)AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python 과정이미지

(Live)AI·머신러닝을 활용한 빅데이터 모델링 With Python

#Python #모델링 #AI
별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 5.0점

과정정보

신청기간
2024.02.21 - 2024.12.26
교육기간
2024.12.26 - 2024.12.27
교육시간
12시간

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빅데이터 러닝센터
정규 교육 수강 관련 안내

교육 결제 후 강의실 입장을 통해 강의 수강, 실습 데이터 다운,
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온라인 Live 교육 안내

온라인(Zoom)을 통해 교육 수강을 희망하시는 분들께서 신청 바랍니다.

  • 01

    온라인 Live 교육 과정은 교육 3일 전까지 결제(입금)을 해 주신 분들께 실물 교재를 택배로 발송 드립니다. 이후에 신청해 주신 분들은 교재 수령이 늦어질 수 있습니다.
    교육 신청 시 ‘옵션선택’에서 교재를 선택한 후 수령하실 주소를 기재하여 주시기 바랍니다. ※ 옵션 미선택 시 교재 발송이 누락 될 수 있사오니, 필히 선택 바랍니다.

  • 02

    교육은 Zoom을 이용하여 실시간 Live로 진행됩니다. (교육 종료 후 별도의 VOD는 제공되지 않습니다.)

  • 03

    접수 완료된 분들께 온라인 Live 교육에 대한 안내가 메일로 2회(교육 3일 전, 1일 전) 발송됩니다.

  • 04

    오프라인/온라인이 동시에 진행되는 과정은 특성상 오프라인(현장) 수강생을 우선으로 진행됩니다. 온라인 수강생분들은 채팅을 통해 강사님과 소통할 예정이며, 모든 질문에 대해 답변이 어려울 수 있는 점 미리 숙지하시고 신청 바랍니다.

 

※교육 신청 전 아래의 내용을 확인 바랍니다!!!

교육 결제 전, 우측 옵션선택에서 희망하시는 [상품]교육일정을 선택하신 후 수강 신청 바랍니다.
옵션 선택을 하지 않을 경우, 신청하신 과정은 자동 취소됩니다.

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!

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  • 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
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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

 

 

강의목차(총 1강)

1. 온라인 Live로 진행되는 과정입니다. -