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[데이터분석을 위한  딥러닝/머신러닝]

데이터분석을 잘하고 싶다면, 데이터분석가라면 딥러닝 기법도 장착하세요 !

#RNN #LSTM #딥러닝 #데이터분석  #머신러닝 #pandas #python #파이썬 #파이선 #seaborn #t-sne


[강의 내용]

* 딥러닝 중 시퀀스 데이터 처리에 알맞은 RNN , LSTM 을 배우고, 

* LSTM을 활용한 데이터 분석 및 시계열 데이터 예측에 활용하는 것을 배운다.

* 딥러닝을 이용한 anomaly detection 을 배운다.

* kaggle 문제에 적용하고, 시각화하는 것을 배운다.


[강의 구성]

[1회차] 

       - 데이터를 잘 처리하기 위한 pandas 기초 및 고급 활용법을 배운다.

       - LSTM 사용 맛보기 (keras 기반)


[2회차] 

      - RNN, LSTM 구조 및 동작원리 

      - LSTM의 다양한 적용


[3회차] 

      - 데이터를 잘 분석하고 결과를 잘  표현하기기 시각화(matplot, seaborn, t-sne)도 배운다.

      - 종합적으로 이 모든 걸 Kaggle 경진대회 문제에 적용해 본다.


[일정/장소]

일정: 화요일 저녁  오후 7:30~10:30. 3시간 x 3회

1기: 4월23일~5월07일 (화요일저녁, 3회)

2기: 5월14일~5월28일 (화요일저녁, 3회)


장소: 강남역 12번 출구 마이캠퍼스


[강사] 한대희

데이터분석 프로젝트 다수 참여

전) 삼성전자 연구소 수석연구원

전) 소프트웨어 마에스트로 멘토 (과학기술정보통신부) (2011~2018) 

포스텍 컴퓨터공학 석사 (Neural Network 전공) 

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