상세 설명
[머신러닝 기초] 머신러닝의 정의와 분류(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 머신러닝을 활용하는 대표적인 산업 사례 데이터 사이언스 파이프라인 소개(데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 평가) [필수 수학 및 통계 개념] 선형대수(벡터, 행렬 연산) 기초 확률과 통계 개념(확률분포, 가설검정, p-value 등) 미적분 개념(최적화, 미분을 통한 손실함수 최소화 이해) [Python 환경 설정] Python 기본 문법 리뷰 데이터 분석 필수 라이브러리 소개(Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 등) 개발 환경(가상환경, Jupyter Notebook/Colab 등) 구성 방법 [지도학습(1): 기본 알고리즘] 선형 모델(Linear Models) 정규화 기법(Ridge, Lasso) SVM(Support Vector Machine) 트리 기반 모델(Decision Trees) [지도학습(2): 앙상블 & 최적화 기법] 랜덤 포레스트(Random Forest) XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝 [딥러닝 기초] 신경망 기초(MLP: Multi-Layer Perceptron) 딥러닝 프레임워크 소개 [CNN(Convolutional Neural Network)] CNN 구조와 원리 CNN 실습 [RNN(Recurrent Neural Network) & LSTM] 순환신경망(RNN) 개념 [LSTM(Long Short-Term Memory) & GRU(Gated Recurrent Unit)]
가격
주 1회 3시간 * 2회차 / 강의 자료 제공 / Google Meet 이용 수업 / 비대면 수업
고수 정보
목표에 맞게 커리큘럼을 만들어주셨고, 기초부터 상세히 잘 가르쳐주셨습니다. 또한 친절하게 해주셔서 오답에 대한 두려움없이 빠르게 익혀나갈 수 있었던 것 같습니다! 파이썬 초보자에게도 좋았던 수업이었습니다!
고수님 수업은 말할 필요가 없습니다. 고수님의 레슨을 듣고 실무에 바로 적용했고 AI 가 재미있어졌습니다.
취업 준비 과정에서 데이터베이스 지식을 쌓는 게 중요하다는 이야기를 자주 들어서 수강하게 되었는데, 정말 알차고 유익한 강의였습니다. 처음 데이터베이스의 개념부터 SQL의 기본적인 사용법, 그리고 스노우플레이크 환경 구축 및 활용 방법까지 체계적으로 배울 수 있어서 실무 역량을 키우는 데 큰 도움이 되었습니다. 특히 강사님께서 직접 보여주신 실습 예제 덕분에 SQL을 활용해 데이터를 다루는 과정이 명확히 이해됐고, 이제는 복잡한 쿼리도 어렵지 않게 작성할 수 있을 것 같습니다. 개념 설계부터 논리 설계, 물리 설계까지의 데이터베이스 설계 전반에 대해서도 단계별로 자세히 설명해 주셔서, 실제 회사에서 데이터베이스가 어떻게 구성되고 활용되는지 현실적으로 파악할 수 있었습니다. 또한 수업 도중 질문이 있을 때마다 항상 친절하게 대답해 주시고, 실습에서 자주 발생하는 문제점들도 직접 짚어주시면서 해결 방법까지 알려주셔서, 어려운 부분도 어렵게 느껴지지 않았습니다. 이 강의를 통해 데이터베이스에 대한 자신감을 얻었고, 특히 취업 면접이나 현업에서 많이 쓰이는 클라우드 기반 데이터베이스 환경인 스노우플레이크까지 다뤄 주셔서 취업 준비에 큰 자산이 되었습니다. 좋은 강의를 준비해주신 강사님께 다시 한번 감사드리고, 주변에 데이터베이스를 처음 배우는 취준생들에게도 꼭 추천하고 싶은 강의였습니다.
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[6시간 완성] 연세대 출신, 현직 개발자에게 배우는 데이터사이언스 기초 강의
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