머신러닝

캐글

업계 유일! 국내 최초!
전세계 캐글 1위 강사님과 함께하는 머신러닝 입문 트레이닝 수업

캐글 대회에서 최고 성과를 보인 사람에게 부여하는 그랜드 마스터.
데이터 분석 특급 노하우를 이 강의에서 공개합니다.

캐글
Global Expert란?
누적 수강생 11만 명 돌파한 패스트 캠퍼스는 성인 실무교육의 선두주자로서 이제 글로벌로 진출합니다. 그 어디에서도 만나기 어려웠던, 업계별 해외 TOP 전문가에 속하는 분들을 Global Expert 강사님으로 모셨습니다.
해외 실무 전문 강사님의 희소성 있는 노하우와 최고의 인사이트를 Global Expert에서 시리즈로 만나보세요! 해외 전문가의 실무 지식을 배울 수 있는 곳은 오직 패스트캠퍼스 Global Expert가 유일합니다👍

데이터 분석 공부하고 싶다면 캐글 부터 하라던데
Kaggle(캐글)은 무엇인가요?

캐글

캐글은 Google이 운영하는 전 세계 데이터 분석 능력 대회 및 커뮤니티 사이트 입니다.
데이터 사이언티스트들부터 관심 있는 모두가 대회에서 등수로 실력을 증명할 수 있으며,
기업/단체가 방대한 데이터에 대한 해결책을 얻기 위해 캐글에 데이터를 제공해
누구나 검증된 실데이터로 실습하고, 데이터 분석 노하우를 공유할 수 있는 최고의 공간이기도 합니다.


그렇다면
Kaggle(캐글)로 머신러닝을 공부하면 좋은 점은 무엇일까요?

캐글
검증된 데이터를 구하기 쉬움
구하기 쉽지 않은 검증된 데이터 셋, 곧바로 연습까지 쉽게 할 수 있도록 캐글엔 다 갖춰져 있어요.
내 데이터 분석 실력 검증 및 입증
데이터 분석을 혼자서는 잘 했는지 못했는지에 대해서 검증하기 어려운데, 캐글은 대회이기 때문에 내 분석에 대한 점수가 나오기 때문에 검증 및 입증까지 할 수 있습니다. 실제 데이터 분석 경험을 통해 포트폴리오까지 만들 수 있어요.
분석 실력 up! 함께 공부하는 커뮤니티
다른 사람들이 어떻게 분석 했는지 수백개의 코드 및 접근법을 비교 및 따라해보면서 실력도 늘릴 수 있고, 모든 데이터 사이언스 질문에 대한 답을 들을 수 있어 궁금한 점도 쉽게 해결할 수 있어요. 이를 통해 데이터 분석의 정확도를 높여보세요!

캐글 경진대회에 대한 우대사항은 채용 공고에서도 드러납니다.

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혹시 Kaggle로 데이터 분석의 전과정을 공부해보고 싶은데
이런 부분이 어렵지 않으셨나요?

어떻게 실전 데이터를 처리해야 하나요..?

배웠던 기초 문법, 데이터 기반으로 연습만 해보았을 뿐 어떻게 실전 데이터를 유기적으로 활용하고 분석하는지는 또 다른 문제더라구요. 데이터를 잘 분석했는지 아닌지까지 잘 모르겠어서 너무나 막막해요.

모두 캐글을 하라고 하는데 어떻게 하는지 모르겠어요

데이터 사이언스를 제대로 하려면 캐글을 하라고는 하는데 막상 캐글 사이트에 들어가서 보면 어떻게 시작해야 할지 막막합니다 타이타닉부터 시작하라고 하는데 처음에 데이터를 어떻게 받아서 분석은 어떻게 하고 결과는 무엇을 어떻게 만들어서 제출하라고 하는지 모르겠어요ㅠㅠ

캐글을 통해 포트폴리오를 만들라고 하는데 어떻게 해야 할까요

머신러닝에서 무엇을 해 보았는지 포트폴리오를 구성하라고 하는데 어떤 순서로 해야 할지 잘 모르겠어요. 차례대로 할 수 있는 것을 제시해 주는 곳이 있으면 좋겠어요


그래서 만들었습니다.
전세계 1위 캐글러와 3단계 예제로 머신러닝 입문을 완벽하게 트레이닝 하는 수업!

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강의 목표.

머신러닝 "Binary Classification (이진 분류법)" 3단계 트레이닝을 통해 본인만의 문제 해결력을 기르는 것에 초점을 맞췄습니다.
세계 1등의 데이터 분석적 사고와 생각의 흐름을 배워 머신러닝에게 줄 feature 별 정리 및 데이터 생성, 예측 정확도 높이는 법까지 이 수업을 통해 다각도로 깊이있게 데이터를 분석해보는 능력을 길러보세요!

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잠깐! 머신러닝에서 "Binary Classification (이진 분류법)"이란?

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방송 프로그램 중에 너의 ***가 보여란 프로그램을 보면 음치냐, 실력자냐를 구분해야 하는데 여러 논리가 등장하며 예측을 합니다.
이진 분류는 이러한 논리를 파이썬으로 구현하여 0이냐 1이냐를 가려 예측도를 높이는 방법으로 실생활에 많이 쓰이고 있습니다.

실 생활에 활용되는 이진 분류 예시
* 이메일 스팸 인지 아닌지
* 카드 사용 불법인지 아닌지
* 합격인지 불합격인지
* 물건이 팔릴 것인지 아닐지
* 이 것이 진짜인지 가짜인지
* 제품에 하자가 있는지 없는지

우리가 공부하게 되는 3단계 머신러닝 트레이닝!

Challenge ①
타이타닉에서 생존여부

타이타닉에 탑승한 사람들 중 일부 데이터 기반으로 분석 및 훈련 시켜서 모델링을 하여 누가 생존할지 예측하는 챌린지

Challenge ②
Don't Overfit II
과적합 방지

해외 여행을 가서 그 나라에서 만난 현지인 몇명이 불친절하면 전체적으로 그나라 사람이 불친절하다고 결론을 내리기 쉽습니다만, 전체 인구 대비로 분석을 한다면 크게 틀리는 예측이 될 수 있습니다. 이런 것을 과적합이라 합니다. 보통 빅데이터를 다룰 때 이진 분류 예측 오류는 과적합 때문에 생기는 경우가 많습니다. 이 챌린지에서는 과적합을 안 하는 방법을 배워 좀더 심화 및 응용학습을 할 수 있게 됩니다.

Challenge ③
IEEE-CIS Fraud Detection
카드 사기 탐지

카드 사기라거나 제품 불량인 경우를 생각하시면 사기의 확률은 0.01% 미만이고 제품 불량도 0.1% 미만인 경우가 대부분 일 것입니다 이진 분류를 할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 이러한 데이터 불균형입니다. 대부분이 정상이라는 결과로 나오는 데이터에서 비정상을 찾아내는 것은 쉽지 않은 도전입니다. 이 챌린지에서는 건초더미에서 바늘 찾는 것 같은 이런 일을 어떻게 할 수 있는지를 학습합니다.

번들강의이미지

총 10과목
"전세계 캐글 1위, Bayer 출신 바이오 인포매틱스 전문가, GAN 프로젝트를, 자연어 생성까지 나만의 데이터 분석 인사이트를 만들어 보세요! 국내외 TOP 전문가들의 실무 노하우를 내 것으로 만드는 것은 시간문제!"
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전세계 1위 강사님의 인터뷰.

가성비까지 완벽한
전세계 1위의 캐글 머신러닝 입문 수업
.

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Point 4.
이 강의를 듣고 나면 당신은?.

머신러닝에 대한 전체적인 이해를 하고, 멀티클래스 분류, 회귀, 이미지 분류 등 다음 단계를 학습하는데에 수월해집니다.

바이너리 클래시피케이션에서 EDA, Feature Engineering, 머신러닝 모델링, 과적합 방지 방법 및 금융 사기 분류 등의 경험을 통해 포트폴리오를 만들어 낼 수 있습니다.

기본적인 클래시파이어 알고리즘과 앙상블 알고리즘, 여러 모듈 들에 대한 인사이트를 가져가 현업에서 머신러닝을 활용할 수 있게 됩니다.

Point 4.
+
실제 내 업무에도 활용해 보세요!
.

각 산업별로 다양하게 응용하여 내 업무에도 이진 분류법을 제대로 활용할 수 있어요!

마케터 및 기획자

판매예측
물건이 잘 팔릴까 안 팔릴까?

인사 HR

채용예측
이 지원자가 채용될지 안될지?

체육분야

경기예측
이 선수가 성공할까 실패할까?

금융분야

사기예측
금융 사기인지 아닌지?

의학분야

질병예측
유전성으로 병에 걸릴까 안 걸릴까?

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세계 1위에게 머신러닝 입문 실전 노하우를 배우는 수업

국내 1위가 아닌 전세게 TOP 1위가 가르치는 수업은 글로벌 엑스퍼트가 유일합니다.
강사님만의 '격이 다른 명품 노하우'를 수업에서 만나보세요!

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커리큘럼.

아래의 모든 강의를 올인원 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
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* 무료공개 영상은 파트의 일부 강의 클립입니다.

  • 타이타닉_Preparation
    Kaggle을 하기 위해 가입해야 할 사이트 및 방법 등을 논의하고 첫번쨰 챌린지인 타이타닉에 필요한 모듈 및 데이터를 가지고 옵니다
    13분 ㅣ 2개 강의
    타이타닉_Preparation
    Kaggle을 하기 위해 가입해야 할 사이트 및 방법 등을 논의하고 첫번쨰 챌린지인 타이타닉에 필요한 모듈 및 데이터를 가지고 옵니다
    13분 ㅣ 2개 강의
  • 타이타닉_EDA
    타이타닉 데이터를 살펴보고 시각화하고 수치로 변경하고 결측 값을 넣는 기본적인 작업을 합니다
    1시간 ㅣ 5개 강의
    타이타닉_EDA
    타이타닉 데이터를 살펴보고 시각화하고 수치로 변경하고 결측 값을 넣는 기본적인 작업을 합니다
    1시간 ㅣ 5개 강의
  • 타이타닉_Feature Engineering
    새로운 항목을 생성하고 필요없는 항목은 제거하여 머신 러닝을 위한 준비를 합니다
    10분 ㅣ 1개 강의
    타이타닉_Feature Engineering
    새로운 항목을 생성하고 필요없는 항목은 제거하여 머신 러닝을 위한 준비를 합니다
    10분 ㅣ 1개 강의
  • 타이타닉_Machine Learning
    머신러닝을 위해 모델링을 하고 훈련 시킨 후 다시 한번 필요한 항목을 추출하여 재 훈련 시키고 다시 파라미터 미세 조정을 하여 훈련시켜 최적의 결과를 만들어 냅니다
    40분 ㅣ 3개 강의
    타이타닉_Machine Learning
    머신러닝을 위해 모델링을 하고 훈련 시킨 후 다시 한번 필요한 항목을 추출하여 재 훈련 시키고 다시 파라미터 미세 조정을 하여 훈련시켜 최적의 결과를 만들어 냅니다
    40분 ㅣ 3개 강의
  • 타이타닉_Submission
    마지막 모델을 보팅한 후 예측하여 최종 결과물을 도출합니다
    11분 ㅣ 1개 강의
    타이타닉_Submission
    마지막 모델을 보팅한 후 예측하여 최종 결과물을 도출합니다
    11분 ㅣ 1개 강의
  • 돈오버핏_Preparation
    챌린지의 성격을 분석하고 과적합에 대한 설명을 하며 필요한 모듈 및 데이터를 불러 옵니다
    30분 ㅣ 2개 강의
    돈오버핏_Preparation
    챌린지의 성격을 분석하고 과적합에 대한 설명을 하며 필요한 모듈 및 데이터를 불러 옵니다
    30분 ㅣ 2개 강의
  • 돈오버핏_Modeling
    데이터를 분석하고 머신 러닝 모델링을 한 후 검증 기법을 사용하여 최적의 항목을 추출해 냅니다
    30분 ㅣ 3개 강의
    돈오버핏_Modeling
    데이터를 분석하고 머신 러닝 모델링을 한 후 검증 기법을 사용하여 최적의 항목을 추출해 냅니다
    30분 ㅣ 3개 강의
  • 돈오버핏_Feature Selection
    Permutation Importance와 SHAP을 사용하여 추출된 항목에서 가장 중요돠 높은 항목만 다시 뽑아 냅니다
    20분 ㅣ 2개 강의
    돈오버핏_Feature Selection
    Permutation Importance와 SHAP을 사용하여 추출된 항목에서 가장 중요돠 높은 항목만 다시 뽑아 냅니다
    20분 ㅣ 2개 강의
  • 돈오버핏_Feature Engineering
    새로운 항목을 만들어 내고 모델 비교 및 피쳐엔지니어링을 통해 최후 모델을 만든 후 예측을 합니다
    20분 ㅣ 2개 강의
    돈오버핏_Feature Engineering
    새로운 항목을 만들어 내고 모델 비교 및 피쳐엔지니어링을 통해 최후 모델을 만든 후 예측을 합니다
    20분 ㅣ 2개 강의
  • 프로드디텍션_Overview
    대부분이 정상이고 극히 일부분만 사기인 극심한 데이터 불균형의 케이스에 대해 논의하여 이 챌린지의 성격을 설명합니다
    6분 ㅣ 1개 강의
    프로드디텍션_Overview
    대부분이 정상이고 극히 일부분만 사기인 극심한 데이터 불균형의 케이스에 대해 논의하여 이 챌린지의 성격을 설명합니다
    6분 ㅣ 1개 강의
  • 프로드디텍션_Preparation
    데이터를 준비하고 필요한 모듈을 불러 옵니다
    9분 ㅣ 1개 강의
    프로드디텍션_Preparation
    데이터를 준비하고 필요한 모듈을 불러 옵니다
    9분 ㅣ 1개 강의
  • 프로드디텍션_Data Exploration
    데이터를 탐구하고 항목을 추출하여 데이터 모델링을 합니다
    13분 ㅣ 2개 강의
    프로드디텍션_Data Exploration
    데이터를 탐구하고 항목을 추출하여 데이터 모델링을 합니다
    13분 ㅣ 2개 강의
  • 프로드디텍션_Validation
    검증 방법을 논하고 검증용 함수를 만들어 이에 대한 실행을 합니다
    8분 ㅣ 1개 강의
    프로드디텍션_Validation
    검증 방법을 논하고 검증용 함수를 만들어 이에 대한 실행을 합니다
    8분 ㅣ 1개 강의
  • 프로드디텍션_Feature Engineering
    아주 여러번의 피쳐 엔지니어링을 통하여 계속 필요없는 항목을 제거하고 계속 재훈련시켜서 더 좋은 결과를 내는 훈련을 합니다
    31분 ㅣ 4개 강의
    프로드디텍션_Feature Engineering
    아주 여러번의 피쳐 엔지니어링을 통하여 계속 필요없는 항목을 제거하고 계속 재훈련시켜서 더 좋은 결과를 내는 훈련을 합니다
    31분 ㅣ 4개 강의
  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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결제 후, 언제 어디서나 하루 10분 공부 시작.

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왕초보 입문자의 눈높이에 맞춰.
파이썬과 데이터 분석이 처음인 입문자도 수업을 끝까지 따라가도록 3단계 챌린지로 구성했습니다.

세계 1위의 노하우를 반영한 특급 커리큘럼.
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캐글 1위와 풀어보는 머신러닝 입문 트레이닝
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패스트캠퍼스는 2014년부터 현재까지 실무에 꼭 필요한 내용만 강의하고 있습니다.


오프라인의 노하우를 온라인으로 담았다.
오프라인 강의로 쌓은 모든 노하우를 담아서 2018년에 첫 온라인 강의를 만들었습니다.


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    현재 정가 대비 55% 할인 중!
    6월 30일 수요일 자정 까지

    정가 259,000원
    현재 판매가 115,500원

    12개월 무이자 할부 시 월 9,625원

국내 9개 카드사 12개월 무이자 할부 지원! (간편 결제 제외)

  • 삼성카드
  • 신한카드
  • 롯데카드
  • 현대카드
  • 하나카드
  • BC카드
  • KB국민은행
  • 씨티카드
  • NH농협카드