Kaggle 경진대회 참가로 배우는 머신러닝(무료)

교육일정

10월21일~ 10월22일
주간(15시간) 9시~18시
판교 10label.lectureRoom /정원 21label.person 강사 백명숙 수강신청

label.lecture.goal

본 과정은 탐색적 데이터 분석 EDA(Exploratory Data Analysis)의 개념을 알아보고, 데이터 분석에서 주로 사용하는 파이썬의 핵심 내용을 살펴봄. CSV, JSON 파일, 수치형 및 테이블형 빅 데이터를 NumPy, Pandas를 사용해 분석하고 Matplotlib, Seaborn 사용하여 시각화 하고, 머신러닝을 해보기 위해서 Kaggle의 (예측모델 및 분석 대회 플랫폼) 데이터를 분석, 학습, 예측해 볼 수 있는 과정임.

label.lecture.content

데이터 분석의 개요
- 데이터 분석의 가치
- 데이터분석을 위한 Python의 핵심도구들
- 탐색적 데이터 분석의 개요
Python 제어문과 자료구조
- Python의 제어문
- 리스트, 튜플, 딕셔너리
- 함수의 정의 및 호출방법
데이터분석 라이브러리 Numpy와 Pandas 사용하기
- DataFrame 합치기 (merging, concatenating)
- Numpy 라이브러리 개요
- Numpy Array와 인덱싱
- Pandas 라이브러리 개요
- Pandas의 DataFrame 개요
- Numpy Array 관련 함수
- DataFrame의 인덱싱과 데이터 분석용 함수
- DataFrame 그룹핑 (grouping)
데이터 시각화 라이브러리 Matplotlib,Seaborn 사용하기
- Line plot 그리기
- Bar plot 그리기
- Histogram 그리기
- Scatter plot 그리기
- plot 모양 변형하기
- Matplolib, Seaborn 라이브러리 개요
머신러닝
- Feature Engineering
- 머신러닝 개요 및 분류
- 지도 학습(Supervised Learning) : 분류(Classification), 회귀(Regression)
- Kaggle.com 의 Titanic: Machine Learning
- From Disater 경진대회 참가하기
- Kaggle.com 의 Bike Sharing Demand 경진대회 참가하기

label.lecture.target

수강 대상
- 파이썬 프로그래밍 기본 문법 알고 있는 개발자, 분석가

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

- 교육신청은 대기상태로 협회의 교육 승인 후 수강이 가능합니다.
- 교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있으니 이 점 참고하시기 바랍니다.
- 개강안내 메일 및 문자는 교육 승인되신 분들에 한하여 개강 일주일 전에 발송됩니다.
- 과정별 모집인원에 따라 변동 및 폐강 될 수 있으며, 이는 개강 일주일 전에 확정됩니다.


패널티 안내


선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.

- 신청 후 개인사정에 의해 교육 당일 사전 연락없이 결석 시.
- 신청 후 개강 3일 이내에 수강 취소한 경우.
- 강좌 미수료 시.
- 교육담당자에게 별도 전달 없이 20분 이상 자리를 이탈하는 경우

패널티를 3회 이상 부여받은 수강생은 3개월 간 수강제한 처리됩니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 개인 포함 재직 중이신 회사의 모든 임직원은 3개월 수강제한을 받습니다.

label.course.center

[판교 교육장] 재직자:031-606-9319, 채용예정자:031-606-9316
[가산 교육장] 재직자:02-6278-9353, 채용예정자:02-6278-9352

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선수과정

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Kaggle 경진대회 참가로 배우는 머신러닝(무료)

후수 과정

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