[DL-204] 데이터분석 & 머신러닝 with Python Scikit-learn (이론+실습)
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데이터분석 & 머신러닝 with Python Scikit-learn (이론+실습)

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< “딥러닝   스쿨” >

'딥러닝  스쿨' 에서 진행하는 강좌 입니다 !

강좌 패키지  -->  https://pg.mycampus.io/?idx=110


<python scikit-learn 을 이용한 데이터분석 & 머신러닝 ( 이론과 실습)>

데이터분석을 위한 주요 머신러닝 기법들의 이론 + python (scikit-learn 등) 기반의 실습 코드 기반으로 진행합니다.

scikit-learn 사용법뿐만 아니라 각 머신러닝 기법(알고리즘)의 동작원리, 특징을 다룹니다.   

실습 문제로 Kaggle 데이터를 많이 다루며, 최종적으로 kaggle 대회에 제출을 목표로 합니다. 


참고 서적 - 

http://www.yes24.com/Product/Goods/59878826

http://www.yes24.com/Product/Goods/42806875?scode=032


<수강 자격>

- 선수지식: python 언어


* python 예습자료 *

1) python 엑기스 자료 pdf 파일. 직접 타이핑하면서 실행해 보세요.  다운받기 - http://bit.ly/2VfCqAc

2) 동영상 강의 - https://programmers.co.kr/learn/courses/2

    SW프로그래밍 경험이 있는 분은 위의 동영상에서 파트 10, 12, 14, 17, 16 이런 순서로  보시면  됩니다.


<강사>

- 한대희

  * (전) 소프트웨어 마에스트로 멘토

  * (전) 삼성전자 연구소 수석연구원

  * 포스텍 컴퓨터공학 (석사, Neural Network 및 데이터분석 전공)


<목차>

** 1회차: 지도학습 I ( supervised learning)

 - numpy 사용법

 - Linear Regression (선형회귀),  Multivariate Linear Regression (다항 선형회귀)

 - Ridge, Lasso regression

 - Logistic regression

 - K-fold cross validation

 - Confusion matrix

 - ROC curve


** 2회차: 지도학습 II ( supervised learning)

 - Decision tree

 - Random Forrest

 - Ensemble, Boosting

 - xgboost



** 3회차: 비지도학습( unsupervised learning) 및 시각화

 - k-Means

 - PCA

 - t-SNE

 - SVM (Support Vector Machine)


** 4회차: SVM, Deep Learning

 - SVM (Support Vector Machine)

 - Deep Learning (RNN, LSTM) 

 - 종합실습 (kaggle 경진대회 제출하기)


< 참가 정보 >

- 준비물: 실습을 위한 노트북

- 일시: 2019년 3월 13일~4월3일, 수요일 오후 7시30분~10시30분 (3시간 * 4회)

- 장소: 강남 마이캠퍼스 (강남역 12번 출구 대건빌딩) 

- 길안내:  강남역 12번 출구에서 4번째 빌딩 (다이소 다음 )  

               대건빌딩(1층에 LGU+)  안쪽에서 쭈욱 직진.

               입구쪽 엘리베이트 아니고 주차장쪽 엘리베이터 7층  

               지도 검색은 대건빌딩







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( 카드영수증으로  세금계산서 필요없이  부가세 증빙 가능합니다. )


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