머신러닝인강

머신러닝 데이터분석

Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석

수학과 프로그래밍으로 기본기를, 실제 현업 데이터를 이용해 응용을,
7명의 강사님들과의 데이터 학습으로 전문가에 가까워지세요!

혹시 이런 고민을 가지고 있진 않으셨나요?

데이터 분석을 시작하려면 어떤 것부터 배워야 하나요?
수학? 프로그래밍? 뭐부터 시작해야 할지 막막해요

단순히 코드만 따라치면 될까요?
제가 데이터 분석을 할 수 있는 사람인지 의문이 들어요

데이터 분석 학습량이 너무 많아요
어떻게 한 번에 공부할 수 있을까요?

코딩만 알아서는 머신러닝을 이해하기 어려워요
수학과 통계도 같이 배우고 싶어요

데이터 분석이 실제로 어떻게 쓰이는지 궁금해요
현업에서 쓰는 데이터로 실습해보고 싶어요

그래서 패스트캠퍼스 온라인이 준비했습니다.

파이썬과 머신러닝 그리고 실전 데이터까지 아우르는 슈퍼 커리큘럼!

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝 데이터분석을 정복하는 법 ①

Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.

#crawling #pandas #numpy
데이터 분석에 필요한 Python Programming
비개발자 및 비전공자도 학습하기 쉬운 Python Programming! 데이터 수집과 처리, 분석을 위한 학습으로 데이터 분석의 첫 걸음을 시작합니다.
#지도학습 #비지도학습 #회귀 #분류
수학과 머신러닝 데이터분석을 통합한 커리큘럼
머신러닝 모델의 이해도를 높이고 자신만의 모델을 구현하기 위하여 꼭 필요한 수학적 지식이 있습니다. 예측 및 분류를 위한 필수적인 학습을 통하여 머신러닝을 효율적으로 공부할 수 있습니다.
#신경망 #CNN #RNN #뉴럴네트워크
확실하게 마스터하는 딥러닝
머신러닝과 딥러닝이 급부상하면서 머신러닝에 관한 학습 방식이 잘못된 방향으로 확산되고 있습니다. 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN 등의 최신 기법까지 배워 탄탄한 데이터 분석을 학습해봅니다.
#마케팅 #커머스 #모빌리티 #제조
현업에서 활용되는 실전 머신러닝 데이터분석
다양한 산업군에서 활용되는 데이터는 어떻게 처리하고 분석하는 것일까요? 구현하고 싶은 프로젝트를 강사님과 함께 진행하며 자신만의 학습 포트폴리오를 주도적으로 만들어 갈 수 있도록 합니다.

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝 데이터분석을 정복하는 법 ②

Python, 수학 및 통계, 실무 데이터 학습을 통해 각 분야별로 유기적인 부분을 찾아 효율적으로 연결합니다.

패스트캠퍼스 온라인에서 머신러닝 데이터분석을 정복하는 법 ③

실전을 방불케 하는 최고의 데이터 분석 강의

머신러닝 데이터분석 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.

Chapter 1
Python programming 기초
통계/데이터 분석을 위해 만들어진 R과는 달리 Python은 프로그래밍의 전반에 쓰이는 언어로 웹과 연계하여 새로운 데이터 분석방식을 창출할 수 있습니다. 따라하기 쉬운 Python과 함께 데이터 사이언스 세계에 발을 들여보세요.

더 보기

- 환경설정
- 데이터 타입과 컬렉션
- 조건문과 반복문
- 함수 이해 및 활용
- 파이썬 모듈
- 클래스와 인스턴스
- 정규표현식

Chapter 2
데이터 분석을 위한 Python
데이터 분석부터 수집까지. 데이터 분석을 하기 위한 코딩은 전문적인 개발자의 코딩수준까지는 필요로 하지 않습니다. 필요한 기술을 습득하여 Python을 활용한 데이터 전문가가 되어보세요.

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

Chapter 3
수학과 연계된 머신러닝
데이터 분석에 필요한 수학과 통계적 베이스를 학습합니다. 또한 머신러닝에 수학적 지식을 적용시켜 머신러닝 모델의 이해도를 높이는 커리큘럼을 구성하였습니다. 데이터 사이언스 분야에 활용되는 ‘꼭 필요한 수학적 지식’만을 학습하여 학습자에게는 데이터 분석의 근간이되는 머신러닝의 뼈대를 제대로 이해할 수 있게 선택과 집중을 할 수 있습니다.

더 보기

- Machine Learning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 앙상블 기법의 종류와 원리
- 클러스터링
- 불균형 데이터의 처리

Chapter 4
확실하게 알아보는 딥러닝
데이터 분석이 트렌드로 자리 잡고 데이터 분석 기법중에 하나인 딥러닝이 급부상하면서 머신러닝의 근간은 배제된 채 딥러닝만 학습하는 분들이 많아졌습니다. 하지만 딥러닝은 머신러닝(기계학습)모델 중의 하나임에도 불구하고 많은 분들이 딥러닝과 머신러닝이 다른 분야로 생각하시는 분들이 많습니다. 이는 머신러닝에 대한 기본개념을 학습한 이 후 이를 토대로 딥러닝을 학습해야하는 것을 의미하기도 합니다. 머신러닝을 수학과 함께 학습한 후에 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN에서 최신의 딥러닝 기법까지 알아보는 커리큘럼으로 트렌드에 최적화된 기술을 학습할 수 있습니다.

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)

Chapter 5
현업에서 활용되는 실전 데이터 분석
본 커리큘럼에서는 다양한 산업군에서 활용되는 데이터 분석을 경험할 수 있도록 구성하였습니다. 데이터 분석을 학습하는 분들에게 실전 데이터 분석 프로젝트를 경험함으로써 학습한 내용을 바로 적용시킬 수 있으며 이를 토대로 자기가 구현하고 싶은 데이터 분석 프로젝트를 진행하여 자신만의 포트폴리오를 만들어갈 수 있습니다.

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)
- 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!

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체계적인 학습 가이드

능률적인 학습을 위하여 다음과 같이 구성됩니다.

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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

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  • NH농협카드