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교육일정 및 신청

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파이썬을 활용한 머신러닝

파이썬을 활용한 머신러닝
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2018년 01월 25일(목) ~ 01월 27일(토) 종료
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  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감
2 2018년 03월 19일(월) ~ 03월 21일(수) 종료
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  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감
3 2018년 04월 26일(목) ~ 04월 28일(토) 종료
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  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감
4 2018년 07월 05일(목) ~ 07월 07일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감
5 2018년 09월 06일(목) ~ 09월 08일(토) 마감
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  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감
6 2018년 10월 15일(월) ~ 10월 17일(수) 마감
  • 주간
  • 09:00~17:00
NCIA양재교육장 마감

교육목표

• 머신러닝 개념을 이해하고 실습을 위한 기본환경 구성
• 주어진 업무에 사용할 적합한 알고리즘 선택
• 머신러닝 매커니즘을 이해하고 관련데이터를 통해 문제해결능력 배양
• 분석가능한 형태로 데이터를 전처리하는 방법과 데이터시각화를 통한 데이터를 탐색 능력 습득
• 수치형 타겟값을 예측할 수 있는 다중선형회귀분석 그리고 과적합을 방지하기 위한 Regresion을 이해하고 데이터마이닝모델 성능을 올릴 수 있는 차원축소기법들의 이해 및 활용
• 범주형타겟값을 예측하는 방법, 분류규칙을 도출하는데 유용한 의사결정나무계열의 알고리즘, 랜덤포레스트에 대한 습득 및 활용

교육내용

일차내용
1일차

머신러닝 개념을 이해하고 실습을 위한 기본 환경을 구성할 수 있다.

 - 머신러닝개념, 파이썬개요, 실습환경 구성

주어진 업무에 사용할 적합한 알고리즘을 선택할 수 있다. - 알고리즘 , 피널라이즈드 회귀 기법, 앙상블 기법, 알고리즘 결정법
- 예측모델생성을 위한 단계적 절차
2일차

머신러닝 매커니즘개념을 습득하고 관련 데이터를 이해를 통해 문제를 이해할 수 있다.

- 문제구조 이해, 데이터모델 선택, 수치예측, 다중분류 

분석가능한 형태로 데이터를 전처리하는 방법과 데이터 시각화를 통해 데이터를 탐색할 수 있다.

- 데이터 전처리 방법 , 정적인 데이터 시각화, 동적인 데이터 시각화 

3일차

수치형 타겟값을 예측할 수 있는 다중선형회귀분석 그리고 과적합을 방지하기 위한 Regresion을 이해하고 데이터마이닝 모델의 성능을 올릴 수 있는 차원축소기법들에 대해 이해할 수 있다.

- 다중선회회귀분석, Regresion, 차원축소 

범주형타겟값을 예측하는 방법, 분류규칙을 도출하는데 유용한 의사결정나무계열의 알고리즘, 랜덤포레스트에 대해 습득한다

 

교육대상

• 프로그래밍 경험자

특이점

• 협업에 바로 적용할 수 있도록 70%이상의 실습 위주의 교육진행
• 모든 내용을 다루는 것이 아니라, 실무에 필요한 내용 위주의 선별식 교육진행

 

수/강/후/기

  • 머신러닝을 입문하기에는 조금 어려움이 있지만 재미있게 들었던 강의입니다. 강추입니다.
    2018.01.25 ~ 2018.01.27허*우
  • 좋은 강의 잘 들었습니다.
    2018.03.19 ~ 2018.03.21신*영
  • 훌륭한 양질의 강의에 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.
    2018.04.26 ~ 2018.04.28강*호
  • 유익한 강의였습니다. 남자 강사분께서 중간중간 보여주신 영상도 재미있었습니다. 이론과 실습을 번갈아가며 진행하면 이해에 더 도움이 될것 같습니다. (Ex) 결정트리 이론 수업후 바로 실습을 해본뒤 로지스틱 회귀 이론 후 실습...(이론과 실습의 반복)
    2018.04.26 ~ 2018.04.28김*희
  • 좋은 수업 잘 들었어요
    2018.04.26 ~ 2018.04.28이*주