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디지털 트랜스포메이션,
아직도 남의 이야기로 들리시나요?

이미 모든 산업 분야에서 디지털 역량은
선택이 아닌 필수가 되었습니다.

실무 데이터를 분석하고 전략적으로 활용하는
비즈니스 데이터분석,
아직도 배우지 않았다면?

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데이터 활용의 3 LEVEL

앞서가는 기업들은 벌써 듣고 있는
DSBA LAB 강의, 패캠에서 공개합니다!

* 본 강의는 [올인원 패키지 : 강필성의 머신러닝 아카데미] 강의와 동일한 내용 및 자료의 강의입니다.


꼭 필요한 방법론만 모아서
이론부터 다양한 실습까지 완벽 이해

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디지털 트랜스포메이션을 준비하는 대기업들이
앞다투어 찾는 진짜 전문가, DSBA LAB

안녕하세요,
고려대학교 산업경영공학부 부교수이자
Data Science & Business Analytics (DSBA) 지도교수 강필성입니다.

지금까지 데이터 애널리틱스는
전문가의 영역이라 여겨졌습니다.
그러나 이미 우리 주변의 모든 산업에
디지털 트랜스포메이션의 바람이 불고있고
데이터분석 능력은 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

수학, 통계, 프로그래밍에 대한 깊은 지식이 없더라도
데이터 분석을 배우고 싶은 누구에게나 열려있는 강의입니다.
어려운 이론과 수식 대신 직관적으로 이해할 수 있게 가르쳐드리겠습니다.
데이터 분석에 대한 호기심과 관심으로 이 강의를 선택하셨다면,
그 선택이 여러분의 미래에 큰 기점이 될 수 있도록 좋은 강의로 보답하겠습니다.

DSBA LAB 교수님과 연구원들이 함께하는
비즈니스 데이터분석 기초반

고려대학교 DSBA(Data Science Business Analytics) 연구실은
비즈니스 밸루체인 관점에서 발생하는 문제들을 해결하는 연구소입니다.
S사, L사, N사 등 다양한 분야의 기업들이 겪고 있는 문제들을
데이터에 기반하여 컨설팅하고 있습니다.


DSBA LAB만의
압도적인 프로젝트 및 기업 강의 경험

열심히 강의를 듣다가 궁금한 게 생겼을 때,
실습을 그대로 따라했는데 갑자기 오류가 났을 때,
DSBA 연구원이 모두 해결해 드립니다!

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배운 내용을 점검해볼 수 있는 퀴즈!
풀다 모르는 건 게시판에 바로 물어보세요!

데이터 사이언스 분야 추천 논문 목록
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데이터 분석 1도 모르는 사람부터, 더 잘하고 싶은 실무자까지!
머신러닝을 시작하기 위한 가장 좋은 강의!

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데이터 분석을 배워보고 싶은데 어디에서부터 시작해야 할지 막막한 분들
• 데이터 분석해서 비즈니스에 활용해 보고 싶은 분들
• 체계적으로 커리큘럼이 짜여진 비즈니스 데이터 분석 강의를 찾는 분들

강필성 교수님과 연구원들을 소개합니다.

강필성 교수
이력
現 고려대학교 산업경영공학부 부교수
前 고려대학교 산업경영공학부 조교수
前 서울과학기술대학교 산업공학과 조교수
前 현대카드 CVM기획팀 과장
김동화 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- SK C&C "Sentence-based Event Embedding and its Application to Market Impact"
- 삼성전자 "Deep learning based Wafer Bin Map Detection and Map Fail Pattern Detection"
- NC Soft "Developing Knowledge Extraction Using News articles and Stock Price"외 다수

김형석 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- 삼성전자 "Deep Learning-Based Reliability Risk Process/Facility Exploration"
- 포스코 "Develop and Validate EP Lite System Failure Detection Model"
- NC Soft "Opinion Generation Technology Deveopment" 외 다수

서승완 연구원

[학력]
- 현 고려대학교 산업경영공학 박사과정

[참여 프로젝트]
- NC Soft "Research on noise-rebustness pattern detectin from game log"
- 현대 "Development of deep learning and text mining-based VDS analysis system" 외 다수

커리큘럼을 확인하세요.

아래의 모든 챕터 클립들을 강의 하나로 들을 수 있습니다.
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◎ 본 강의에서 부록으로 제공하는 파이썬/R 기초와 데이터분석 파트는 [초격차 패키지 : 한 번에 끝내는 데이터분석] 강의에서 발췌하였습니다.

Part 1. Machine Learning 시작하기

  1. 데이터 사이언스의 정의부터 데이터 분석의 일반적인 절차까지 머신러닝 전반에 대해 알아봅니다.

    • 데이터 기반 의사결정이란?
    • 데이터 애널리틱스 프로젝트는 어떻게 진행될까?
    • 기계학습 방법론이란?
    • 데이터 애널리틱스 프로젝트 사례 소개

    7개 / 140분

Part 2. 어떤 변수가 예측에 중요한 역할을 할까? - 다중선형회귀분석

  1. 기계학습의 가장 기본적인 알고리즘인 다중선형 회귀분석에 대해 다룹니다.

    • 다중 선형 회귀분석이란?
    • Formulation 및 학습
    • 성능 평가 및 해석
    • 회귀모형 성능 평가
    • R 실습 1 : Toyota Corolla Data로 중고차 판매 가격 추정하기
    • R 실습 2 : Boston Housing Data로 주택 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 1 : RAM Cost Data로 RAM 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 2 : California Housing Data로 주택 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 3 : Boston Housing Data로 주택 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 4 : Toyota Corolla Data로 중고차 판매 가격 추정하기

    8개 / 130분

Part 3. 단순하지만 빠르고 정확한 분류 알고리즘 - 로지스틱 회귀분석

  1. 기계학습의 대표적 분류 알고리즘인 로지스틱 회귀분석에 대해 학습하고, 분류 모형 성능 평가를 실행해봅니다.

    • 로지스틱 회귀분석이란?
    • 로지스틱 회귀분석 Formulation 및 학습
    • 로지스틱 회귀분석 해석
    • 다항 로지스틱 회귀분석

    4개 / 80분

Part 4. 어떤 모델이 더 정확할까? - 분류 모형 성능 평가

  1. 분류 모형 성능 평가를 실행해 봅니다.

    • 정오행렬 기반의 성능 평가 지표
    • ROC 곡선 기반의 성능 평가 지표
    • R 실습 1 : Personal Loan Data로 신용대출 이용 고객 분류하기
    • R 실습 2 : Wine Data로 포도 품종별 와인 특성 분석하기
    • 파이썬 실습 1 : Breast Cancer Data로 유방암 진단 예측하기
    • 파이썬 실습 2 : Personal Loan Data로 신용대출 이용 고객 분류하기
    • 파이썬 실습 3 : Parkinsons Data로 의학적 데이터 로지스틱 회귀분석하기
    • 파이썬 실습 4 : Wine Data로 포도 품종별 와인 특성 분석하기

    7개 / 120분

Part 5. 예측 결과에 대해 설명도 가능하다. - 의사결정나무

  1. 결과에 대한 해석이 용이하고 왜 그러한 결과가 도출되었는가에 대한 설명을 할 수 있는 의사결정나무 알고리즘을 배웁니다.

    • 의사결정나무란?
    • 재귀적 분기
    • 가지치기
    • 회귀나무
    • R 실습 1 : Personal Loan Data로 신용대출 이용고객 예측하기
    • R 실습 2 : Toyota Corolla Data로 중고차 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 1 : WDBC dataset으로 환자의 유방암 음성/양성 여부 분류하기
    • 파이썬 실습 2 : King country house Data로 주택 가격 예측하기
    • 파이썬 실습 3 : Personal Loan Data로 신용대출 이용고객 예측하기

    7개 / 140분

Part 6. 더 정확한 예측을 위해서는 어떤 변수를 선택해야 할까? - 주요 변수 선택 기법

  1. 변수를 선택하는 다양한 기법들 가운데 주요 선택 기법 세 가지를 학습합니다.

    • 변수를 선택하는 다양한 기법들
    • 전진 선택
    • 후방 소거
    • 단계적 선택법
    • 유전알고리즘을 이용한 변수 선택
    • R 실습 1 : Personal Loan Data로 분석과정에서 변수선택하기
    • 파이썬 실습 1 : Personal Loan Data로 로지스틱회귀분석 과정에서 전진/후진/단계적 변수선택하기
    • 파이썬 실습 2 : Toyota Corolla Data로 다중선형회귀분석 과정에서 전진/후진/단계적 변수선택하기
    • 파이썬 실습 3 : 유전알고리즘을 통한 변수선택하기

    6개 / 120분

Part 7. 추천을 위한 필수 방법론(1) - k 인접 이웃 기법

  1. 실제 사례에서 우수한 예측 성능을 나타내는 k-인접 이웃 기법에 대해 배웁니다.

    • K-인접 이웃 기법이란?
    • R 실습 1 : Breast Cancer Wisconsin Data로 유방암 여부 판별하기
    • R 실습 2 : Concrete Compressive Strength Data로 콘크리트 구성 성분에 따른 압축 강도 추정하기
    • 파이썬 실습 1 : Iris Dataset으로 K-NN 활용 분류하기
    • 파이썬 실습 2 : Personal Loan Data로 K-NN 활용 분류 및 최적의 K값 찾기
    • 파이썬 실습 3 : Toyota Corolla Data로 K-NN 활용 분류 및 최적의 K값 찾기

    5개 / 70분

Part 8. 사람의 뇌가 작동하는 것처럼 기계를 작동시킬 수 있을까? - 인공신경망

  1. 최근 딥러닝으로 다시 각광을 받고 있는 인공신경망 알고리즘에 대해 배워봅니다.

    • 인공신경망 개요
    • 퍼셉트론
    • 다중 퍼셉트론
    • R 실습 1 : Cardiotocography Data로 태아의 건강상태 추정하기
    • R 실습 2 : Concrete Compressive Strength Data로 콘크리트 구성 성분에 따른 압축 강도 추정하기
    • 파이썬 실습 1 : Parkinsons Data로 신경망 구조에 따른 분류 성능 비교하기
    • 파이썬 실습 2 : Wine Data로 인공신경망 모델링하기
    • 파이썬 실습 3 : MNIST 손글씨 필기체 데이터를 통해 이미지형태 분류하기

    6개 / 130분

Part 9. 추천을 위한 필수 방법론(2) - 연관규칙분석

  1. 장바구니 분석으로 널리 알려진 연관규칙 분석 방법론과 이를 실제로 구현하는 A Priori 알고리즘에 대해 배웁니다.

    • 연관규칙분석이란?
    • A priori 알고리즘
    • R 실습 1 : Groceries Data로 유의미한 규칙 추출하기
    • 파이썬 실습 1 : Titanic Data로 유의미한 규칙 추출하기
    • 파이썬 실습 2 : Groceries Data로 유의미한 규칙 추출하기

    4개 / 100분

Part 10. 유사한 집단 판별하기 - 군집화

  1. 전체 데이터를 동질적인 집단으로 구분하고 각 집단의 특성을 파악하는 군집화 방법론의 원리를 알아봅니다.

    • 군집화란?
    • 군집 타당성 지표
    • 분리형 군집화 알고리즘 - K-평균 군집화
    • 계층적 군집화 알고리즘
    • 밀도 기반 군집화 알고리즘 - DBSCAN
    • R 실습 1 : Wine Data로 와인 성분에 따른 품종 추정하기
    • R 실습 2 : Personal Loan Data로 신용대출 상품 신청 여부 예측하기
    • 파이썬 실습 1 : Wine Data로 와인 성분에 따른 품종 추정하기

    9개 / 180분

(부록) 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석

(부록) R 프로그래밍 기초와 데이터분석

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