인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
머신러닝 이해도 제고 과정
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강의분량
31개 영상 ∙ 총 04시간 22분
108,500원
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* 학습기간 30일
155,000원
-46,500원
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이원상
現) 강릉 원주대학교 자연과학대학 정보통계학과 교수
前) 연세대학교 학술정보원 차장, NHN 전략데이터센터
현대중공업, 신세계 I&C, GS쇼핑, SK텔레콤, KB금융, 신한금융그룹 등 강의 경험 다수
<머신러닝을 위한 수학> 등의 저자
기획 의도
디지털분야 및 산업 학계 유명 강사진과 외부 자문을 통해 제작
인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
이 강의는 총 31개 영상, 04시간 22분의 강의로 구성되어 있습니다.
Numpy Basic
00:08:12
array의 활용 I - 기초 연산
00:06:33
array의 활용 II - 슬라이싱과 인덱싱
00:07:30
Numpy 실습
00:08:04
Pandas 개요
00:06:35
Pandas Series 이해와 활용
00:08:20
DataFrame
00:08:34
Top 10 활용 팁 Part I
00:09:19
Top 10 활용 팁 Part II
00:08:53
시각화 기초
00:08:07
Scatter plot 그리기
00:07:13
다양한 시각화
00:09:07
Pandas X Marplotlib 실전
00:08:58
Python 시각화 라이브러리
00:07:44
파이썬을 통한 데이터 분석 개요
00:07:31
pandas 기반 데이터 전처리. 파티셔닝
00:09:15
pandas 기반 데이터 전처리. 정규화
00:08:48
Scipy를 이용한 데이터 요약-평균
00:08:09
Scipy를 이용한 데이터 요약-분산
00:08:51
Scipy를 이용한 데이터 요약-공분산
00:07:36
Scipy를 이용한 데이터 요약-상관관계
00:08:21
통계적 추론을 위한 가설검정
00:08:44
Scipy를 이용한 상관분석의 이해와 활용
00:09:07
Scipy를 이용한 분산분석의 이해와 활용
00:10:31
sklearn을 활용한 회귀분석 개요
00:08:44
sklearn을 활용한 회귀분석 결과의 해석
00:09:45
sklearn을 활용한 회귀분석 예측
00:09:30
sklearn을 활용한 로지스틱 회귀분석 모델링
00:07:24
sklearn을 활용한 로지스틱 회귀분석 예측
00:09:32
데이터 파티셔닝부터 선형모형까지 Part I
00:09:08
데이터 파티셔닝부터 선형모형까지 Part II
00:08:19
31개 강의
04시간 22분