머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 Online.
Python 부터 머신러닝, 딥러닝에 이르는 슈퍼 커리큘럼!
Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석
수학과 프로그래밍으로 기본기를, 실제 현업 데이터를 이용해 응용을,
7명의 강사님들과의 데이터 학습으로 전문가에 가까워지세요!
데이터 분야가 성장하고 있습니다.
데이터 관련 기술과 직무의 중요성이 매년 높아지는 중입니다.
1. 모든 산업군에 침투 중인 머신러닝과 딥러닝
모든 분야에서 데이터 분석은 필수적인 역량으로 자리매김하고 있습니다. Google의 자율 주행 자동차, Amazon과 Netflix의 온라인 상품 추천 시스템, Twitter의 텍스트 분석, Adobe의 딥 폰트 사례 등 지금껏 상상하지 못했던 방식으로 머신러닝과 딥러닝은 발전하고 있습니다.
2. 데이터 학습에 관한 열의가 고조되고 있습니다
2018년 기준, 1일 데이터 생산량은 2.5엑사바이트를 초과하기 시작합니다. 이는 인류의 탄생부터 2016년까지 축적된 데이터의 양과 같으며 이 데이터들을 활용하여 다양한 기업의 주요 의사결정은 데이터를 기반으로 이루어지고 있습니다. 이 모든 데이터를 다루고 처리하는 사람은 점점 사회에서 중요한 입지를 꿰차고 있다는 사실을 잊어서는 안 되겠지요. 누군가는 이미 데이터 전문가의 길로 들어섰습니다.
3. Python 사용자의 급등
데이터를 학습하고 다루는 이가 늘어날 수록 파이썬 사용자가 급등합니다. 데이터 분석을 위한 기본 중의 기본! 이제 파이썬을 모르면 머신러닝과 데이터 분석에 다가갈 수 없게 되었습니다.
많은 분들께서 머신러닝과 데이터 분석 학습에 뛰어들기 시작합니다.
그러나 방대한 학습 분야, 방향성은 모르겠고, 채널은 많고…
“정말 수업 몇 번으로 데이터 전문가가 될 수 있을까?”
“이 방대한 분량을 어떻게 한 번에 공부할 수 있지?”
“트렌드는 빠르게 변화하는데, 이걸 배우면 나중에 쓸모가 있을까?”
그래서 패스트캠퍼스 온라인이 준비했습니다.
파이썬과 머신러닝 그리고 실전 데이터까지 아우르는 슈퍼 커리큘럼!
패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 ①
Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.
데이터 분석에 필요한 Python Programming
수학과 머신러닝을 통합한 커리큘럼
확실하게 마스터하는 딥러닝
현업에서 활용되는 실전 데이터 분석
패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 ②
Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.
패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝과 데이터 분석을 정복하는 법 ③
실전을 방불케 하는 최고의 데이터 분석 강의
데이터 분석 정복을 도와줄 학습 자료 ❶
수학에 기반한 머신러닝 학습
머신러닝에 꼭 필요한 수학부터!
지도 학습 I 비지도 학습 I 회귀 및 분류
데이터 분석에 필요한 수학 베이스를 학습함과 동시에 머신러닝 개념에 적용시켜 머신러닝 모델의 이해도를 높히는 커리큘럼으로 구성하였습니다. 꼭 필요한 수학적 지식만을 학습하여 머신러닝의 뼈대를 제대로 이해할 수 있습니다.
딥러닝의 기본기, 탄탄해야 하니까
기초부터 최신 기법까지!
CNN I RNN
수학을 근간으로 한 머신러닝을 학습한 뒤에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 최신의 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.
데이터 분석 정복을 도와줄 학습 자료 ❷
그래도 궁금한게 많으니까
제조공정 분야
의료 직물 I 불량품 분석 I 공정 검사
딥러닝 기술을 기반으로 공정 검사 실무에 적용될 수 있는 알고리즘을 개발하는 과정을 알아봅니다. 의류 직물 이미지의 불량 여부를 분류하는 CNN 기반 딥러닝 네트워크를 구현하고 직접 학습 및 테스트 해봅니다. 일반적인 강의에서는 가르쳐주지 않는 현업에서 겪게되는 다양한 상황과 노하우를 배울 수 있습니다.
그래도 궁금한게 많으니까
모빌리티 분야
뉴욕택시 I 수요 예측 I 프로젝트
수학을 근간으로 한 머신러닝을 학습한 뒤에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 최신의 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.
기존 머신러닝 및 데이터 분석 강의의 문제점은 무엇이었을까요?
하나씩 짚어보도록 할게요.
강의를 미리 시청해 보세요!
미리보기 영상을 통해 실제 강의 내용을 확인해보세요.
학습 고민은 다음과 같이 해결할 수 있습니다.
패스트캠퍼스 온라인은 이렇게 다릅니다.
코드만 따라치는 머신러닝은 NO!
직접 가설을 세우고 데이터 분석을 시작할 수 있는 역량을 기를 수 있습니다.
현업에서 활용되는 방대한 데이터 분석 프로젝트를 실제로 가져와 학습하고 자신만의 데이터 분석 방식을 찾을 수 있습니다.
Python 프로그래밍부터 머신러닝, 실전 데이터 분석까지 모두 아우르는 강의가 드디어 등장했습니다.
학습하실 커리큘럼을 확인해보세요.
더 보기
- 환경설정
- 데이터 타입과 컬렉션
- 조건문과 반복문
- 함수 이해 및 활용
- 파이썬 모듈
- 클래스와 인스턴스
- 정규표현식
더 보기
- 데이터 수집을 위한 Crawling
웹 기본 지식 이해하기
Requests 모듈
Beautifulsoup 모듈
웹사이트 로그인
Selenium 모듈
- 데이터 처리를 위한 Numpy
Numpy 모듈 이해
ndarray 타입 이해
Numpy 모듈 내장함수 활용하기
linalg 서브모듈 이해
데이터 시각화하기
- 데이터 분석을 위한 Pandas
Pandas 모듈이해
Series 타입 이해
DataFrame 타입 이해
DataFrame groupby (데이터 그룹핑)
DataFrame 병합, 조인 이해
고객주문 데이터를 활용한 간단 데이터 분석
더 보기
- Machine Learning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 앙상블 기법의 종류와 원리
- 클러스터링
- 불균형 데이터의 처리
더 보기
- 딥러닝의 소개와 개념
- 신경망 알고리즘과 뉴럴 네트워크 기초 (Neural Network Basics)
- 최적화 알고리즘 이론 (Optimization Algorithm)
- 역전파 알고리즘 (Back Propagation)
- 뉴럴 네트워크 학습 (Training Neural Network)
- 뉴럴 네트워크 일반화 이론 (Generalization)
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Recurrent Neural Network (RNN)
- 다양한 뉴럴 네트워크 (Modern Neural Networks)
더 보기
- 빅콘테스트 수상 프로젝트 Case Study
야구경기 예측
대출연체자 예측
게임 이탈자 예측
- Python을 활용한 실전 데이터 분석 Project
마케팅 분야 (광고 데이터를 활용한 데이터 분석)
커머스 분야 (쇼핑몰 주문 데이터를 활용한 데이터 분석)
- Machine learning을 활용한 실전 데이터 분석 Project
모빌리티 분야 (뉴욕 택시 데이터 수요 예측)
추후 업데이트
- Deep learning 을 활용한 실전 데이터 분석 Project
제조공정 분야 (의류 직물 불량 검출을 위한 이미지 분석)
자연어 분야 (텍스트마이닝을 활용한 카카오톡 감성분석)
자세한 커리큘럼 사항은 하단의 상세 커리큘럼 보러가기 버튼을 통해서 확인해주세요.
수강 대상
Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석 A-Z ONLINE 수업은 이렇게 진행됩니다.
"데이터 분석가로서 성장하고 싶은 대학생"
# 막막한 취업, 과연 도움이 될까요?
취업 전 명확하고 인상깊은 포트폴리오를
만들고 싶지 않으신가요?
"스타트업 종사자"
# 우리 회사의 데이터는 과연...?
다양한 산업군에 활용되는 실전 데이터를
분석해보고 스펙트럼을 높여 보세요!
"4년차 개발자"
# 불균형 데이터를 분석해야 할 일이 생겼어요!
데이터 분석의 회귀와 분류뿐만 아니라 이미지 분석부터
물체 인식의 구조까지 이해해보세요.
"1년차 마케터"
# 개발은 1도 모르는데도 가능한가요?
명확한 의사결정, 성과측정.
다음 액션 플랜은 데이터에서 출발한다는 것!
올인원 패키지만의 특징
패스트캠퍼스 온라인은 이렇게 다릅니다.
체계적인 학습 가이드
능률적인 학습을 위하여 다음과 같이 구성됩니다.
강사진 소개
체계적인 파이썬, 수학 및 통계, 머신러닝 및 딥러닝 학습을 도와줄 강사님들을 소개합니다.
변영호 강사님
[PART 1 & 2]
Python Programming
주요 경력 사항
現 Amazon 배송최적화 팀
- 홈마스터 공동창업 및 개발 총괄
- 삼성전자 Data Intelligence Lab
- Mbridge 윈도우즈 모바일
- 어플리케이션 개발
김강진 강사님
[PART 3]
수학과 연계된 Machine Learning
주요 경력 사항
現 서울대학교 보건대확원 보건 통계학 석사
- Datamarket.kr 공동 창업자
- 빅콘테스트 2015년 미래창조과학부 장관상
- 연세대학교 주관 Bigdata x Yonsei 강의 강사
이경택 강사님
[PART 3]
수학과 연계된 Machine Learning
주요 경력 사항
現 연세대학교 정보산업공학과 석박통합과정(2016~)
- 성균관대 통계학과 졸업
- 빅콘테스트 2018년 엔씨소프트상
- SK하이닉스 사외강사(2018/2019)
신제용 강사님
[PART 4]
확실하게 알아보는 Deep Learning
주요 경력 사항
現 L기업 CTO 딥러닝 자문
- 서강대학교 전자공학과 석사 최우수 졸업
- 딥러닝 공정 이미지 분석, 스마트팜, 차량 카메라 프로젝트 진행
- L기업 딥러닝 기초/심화/최신기술 강사
김용담 강사님
[실전 프로젝트]
텍스트마이닝을 활용한 카카오톡 감성분석 Project
주요 경력 사항
現 S 기업 텍스트마이닝 프로젝트 자문
텍스트마이닝 연구 및 개발
- 서강대학교 컴퓨터공학 학사, 석사
- 유명 반도체 기업 프로젝트, “유사 문제 해결을 위한 지식 네트워크 검색 시스템 개발
- 유명 전자 기업 프로젝트, “웹크롤링 코퍼스 정제를 위한 지능형 텍스트 정규화 시스템 개발
- SK C&C 사외강사(2019~)
- 서강대학교 교내 클러스터링, 텍스트마이닝 세미나
- 탈잉 파이썬, 텍스트마이닝 강의 (2018~2019)
정희석 강사님
[실전 프로젝트]
광고 데이터를 활용한 데이터 분석 Project
주요 경력 사항
前 엠노베이션 마케터
前 퍼포먼스바이티비더블유에이 마케팅매니저
- 기업 프로젝트, “마케팅 업무 자동화 시스템 진행
- 기업 프로젝트, “고객 데이터 가공 · 처리 시스템 개발
- OO아카데미 파이썬 강의(2019 ~)
- 탈잉 파이썬 강의 (2019 ~)
- 기타 플랫폼 파이썬 강의 (2018 ~ 2019)
- 마케팅 업무 자동화 개발 진행
- 마케터를 위한 파이썬 강의 및 저서 집필
- 파이썬 저서 집필 中
카일 강사님
[실전 프로젝트]
뉴욕(NYC) 택시 수요 예측 Project
주요 경력 사항
- 인하대 경영학과 학사
- 패스트캠퍼스 데이터사이언스 스쿨
- AU 1,000만명 카메라 어플 만드는 기업에서 데이터 분석가로 근무 경험
- BigQuery User Groups 운영진
- 네이버 AI 해커톤 2018 9등
- Kaggle Zillow Home Value 대회 : 81등/3779팀
- 대학 취업 특강 다수(중앙대, 숙명여대, 인하대 등)
- 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 발표 다수(Little Big Data, 데이터야놀자 등)
- 패스트캠퍼스 PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문 실습 조교
- 패스트캠퍼스 데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL 조교
- Edwith Data science from MIT 퍼블리싱
- Edwith PySpark를 활용한 데이터분석 퍼블리싱
구매 안내.
결제 후, 언제 어디서나 하루 10분 공부 시작.
• 홈페이지 회원가입 및 로그인
• 원하는 강의 결제하기
• 마이페이지에서 강의 시청하기
하루 10분으로
머신러닝과 데이터 분석 A to Z 완전 정복.
걸음마부터.
기초부터 필수 수학 머신러닝 딥러닝까지 나만의 속도로 차근차근 따라갈 수 있어요.
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실무 활용도 100%.
프로그래밍 및 수학적 베이스를 바탕으로 자신의 데이터를 이용하여 업무에 적용할 수 있습니다.
원하는 장소 어디서나.
내가 마음먹은 곳 어디든 나만의 강의장이 됩니다.
무제한 반복 학습과 평생 소장.
이해가 잘 되지 않는 내용도 몇 번이고 반복 재생하여 학습할 수 있습니다.
최강의 가성비
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머신러닝과 데이터분석 A-Z
올인원 패키지 상세정보.
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