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총 8강 / 2,400분
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머신러닝 교육과정은 산재해 있는 무수한 데이터 셋을  다양하게 접해볼 수 있는 경험을 제공합니다 . 직접 데이터 셋을 처리하기 위한 아이디어를 고민하고 도출된 아이디어를 기반으로 각자 다른 머신러닝을 학습해볼 수 있습니다 .





수업 스케줄

4월 개강과정

날짜선택 옵션 주말 오전반 4.6~4.28 (09:00~14:00)
토 일 토 일
1회차 04.06 2회차 04.07 3회차 04.13 4회차 04.14
5회차 04.20 6회차 04.21 7회차 04.27 8회차 04.28
매회 수업 종료 후,
라이브 강의 영상이 제공됩니다.

가격 안내

수강료

정가
750,000 원
판매가
600,000 원
선착순 혜택가 (75%할인)
150,000 원

추가 특전

수강기간 30일 추가 증정 (평일반 : ~2024.07.03까지, 주말반 : ~2024.06.30까지)

수강레벨

고급  데이터사이언스 관련 직종 취업 희망자 대상

관련 강좌

# 파이썬으로 배우는 데이터분석 입문 # 데이터 분석을 위한 필수 파이썬 문법 # 엑셀로 쉽게 배우는 빅데이터 분석

관련 자격증

# 정? ??처리기사 

#ADSP #SQLD

 

커리큘럼

수업기간 교육내용
1주차
  • 1. 머신러닝 적용 사례기반 도메인 이해 대용량 데이터 핸들링
    1. 산업군별 머신러닝 사례 이해
    2. Business Understanding - 분석 방향성 설정 연습
    3. 데이터 이해 단계의 EZ Solution
    4. 여러 개의 파일을 핸들링하는 방법
    5. 파일 종류에 따른 속도 비교
    6. 외부 사이트에서 의미있는 데이터 획득 방법
    7. 논문에서 말하는 이상치 탐지 기법 적용
    8. 다양한 스케일링 방식과 사례별 차이점
    9. 가장 영향력 있는 변수 선택법

2주차
  • 1. 모델링에서 해석력 향상을 위한 기법 - XAI
    1. 설명 가능한 인공지능, XAI - REFERENCE 참조 기반 이해
    2. ICE, PDP 해석하는 방법
    3. SHAP의 이해 - 프로세스 해석

  • 2. 랜덤 포레스트 구현
    1. DECISION TREE 알고리즘을 이용해 RANDOM FOREST 구현
    2. BOOTSTRAP 만들기
    3. 몬테카를로 방식의 이상치 탐지법
    4. REFERENCE에서 말하는 해석방식의 이해

3주차
  • 1. 생소한 데이터 이해 및 처리
    1. 2차 산업군 관련 관심 분야 소개
    2. SMART FACTORY, SENSOR 데이터의 특징
    3. 성능이 좋은 지도학습 알고리즘 소개 및 활용
    4. 고수준의 HYPER PARAMETER TUNING


4주차
  • 1. 추천 시스템 구현
    1. 추천 시스템 개론
    2. CONTENTS / KNOWLEDGE BASED으| 장단점
    3. COLLABORATIVE FILTERING - ITEM / USER BASED
    4. CROSS/UP/DOWN SELL
    5. 도서/영화 추천 시스템 구축
    6. 협업 필터링 로직 상 필터링 되어야 하는 것 구분하기
    7. 쇼핑몰 데이 터 기반 추천 시스템 구축
    8. BUYING JOURNEY 이해


수강 ? ??법 안내

유의사항

  1. 온라인 LIVE 강의는 실시간으로 진행되며 강의 시간 외에는 LIVE에 참여할 수 없습니다.
  2. 온라인 라이브 종료 후 영업일 기준 48시간 내 복습용 VOD 강의가 업데이트 됩니다.
  3. 복습용 VOD 강의는 수강기간 내 횟수 제한 없이 재수강이 가능합니다.
  4. 본 강의는 특별 강좌로 쿠폰, 포인트 할인이 불가합니다.
  5. 본 강의 수강시 구매 금액의 1%가 포인트로 적립됩니다.
  6. 저작물을 녹화, 녹음하고 유포하거나 판매하는 행위는 저작권법에 위반될 수 있습니다.
  7. 수강 중 발생하는 비대면 수업 시스템 오류는 해당 플랫폼 고객센터(1577-6554) 또는 02-3672-9100(내선1번)으로 연락주시기 바랍니다. (통화 가능시간 평일 09:00~18:00 / 그 외 시간은 1:1 문의 게시판 활용)
  8. 해당 강의는 라이브 수강 출석 관리를 위해 KG에듀원 ITBANK와 수강생의 성명/생년월일/수강과목의 개인정보를 공동으로 처리합니다.
  9. 일부 과정에 한해 폐강 또는 수강시간 조정이 될 수 있습니다.
단원 강의명 강의시간 자료 강의실 강의보기
1강 머신러닝 1일차 300분 강의실 입장 PLAY
2강 머신러닝 2일차 300분 강의실 입장 PLAY
3강 머신러닝 3일차 300분 강의실 입장 PLAY
4강 머신러닝 4일차 300분 강의실 입장 PLAY
5강 머신러닝 5일차 300분 강의실 입장 PLAY
6강 머신러닝 6일차 300분 강의실 입장 PLAY
7강 머신러닝 7일차 300분 강의실 입장 PLAY
8강 머신러닝 8일차 300분 강의실 입장 PLAY
조영훈

다양한 국가기관에서 시스템 해킹, 메모리 포렌식 등의 강의를 진행한 프로그래밍 전문가로,

현재는 KG에듀원 아이티뱅크에서 컴퓨터 언어, 웹 보안 등의 강의를 진행하는 전임강사로 활동하고 있다.

프로필

- KG에듀원아이티뱅크 전임강사

- (前) 대검찰청, System Hacking, Memory Forensic, Malware Analysis 강사

- (前) 인천국제공항공사, Web Application Information Security 강사

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