강좌소개

데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사 결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 양성하는 과정입니다.

강의목록

• 1강 수치예측기반데이터분석(지도학습 모델) 실전, 선형회귀를 기반으로 데이터 분석해보기 45분 16초
• 2강 수치예측기반데이터분석 실전, 선형회귀를 기반으로 집값 예측해보기, heatmap 메서드 및 시각화 기법 19분 56초
• 3강 RMSE로 회귀 모형 평가, 통계라이브러리를 사용하며 선형회귀 모델 만든 후 모델 적합도 확인 46분 58초
• 4강 수치예측기반 데이터분석, 신뢰구간을 통한 검정, get_dummy 메서드 사용법 46분 58초
• 5강 데이터에 맞는 적합한 머신러닝 알고리즘 기법 선정, 분류 목적을 위한 머신러닝, 로지스틱 48분 33초
• 6강 분류기반 데이터분석 실전, breast_cancer 예제를 통한 암 여부 판단(로지스틱 회귀) 43분 33초
• 7강 분류기반 데이터분석에 대한 평가 방법, 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 주요 평가 지표(정확도, 재현율 F1 score 등) 23분 48초
• 8강 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 정확도 구하는 법, ROC 커브 구하는 법(TPR과 FPR) 16분 38초
• 9강 텐서플로우 기본 다지기, 텐서플로우 설치, 뉴런의 구조 35분 10초
• 10강 인공신경망에서딥러닝1, 퍼셉트론의 구조, 엑셀로 배우는 퍼셉트론1 55분 48초
• 11강 인공신경망에서딥러닝2, 엑셀로 배우는 퍼셉트론2, 계단함수, or 문제와 and 문제를 퍼셉트론으로 해결하기 01시간 06분 56초

수강후기

0점 (0개)