머신러닝 기초

초격차 패키지 Online.


50개 프로젝트로 완벽하게 끝내는
머신러닝 시그니쳐

  • 실제 현업 현장을 이해할 수 있게
    구성된 120시간 커리큘럼

    현업에서 접하게 될 데이터 및
    실습 문제들로만 학습하며
    데이터 사이언티스트 실제 업무 간접 경험

  • 무려 50종의
    실무 시나리오 실습!

    기업의 서비스를 진행하면서 발생하는
    다양한 머신러닝 문제상황을
    50종의 실습으로 완전 대비!

  • 실제 서비스에 녹아 있는
    머신러닝 문제해결 방법 제공

    현업에서 머신러닝 과정 중간중간
    예상치 못하게 발생하는 문제들을
    해결해나가는 logic 구성

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패스트캠퍼스 딥러닝/인공지능 카테고리
데이터사이언스 분야 누적 수강 1위 달성!
(2018.01 ~ 2022.10 기준)

머신러닝 분야에서 수년간 쌓아온
모든 노하우와 수강생들의 피드백을 담은

머신러닝 실습

머신러닝 알고리즘의 활용 이유부터 실습까지
한 번에!

수강생이 꼽은
머신러닝 공부가 어려운 이유 TOP 3

더 이상 혼자 헤메지 마세요!
120시간 커리큘럼으로 완벽하게 끝내는 머신러닝 SIGNATURE

핵심 포인트 3가지

실무에서 머신러닝 데이터 분석이
가능한 로드맵

따라 치기만 하는 코드 구현 NO!
현업 데이터의 특성 전격 반영! 문제 해결 역량을 위한 커리큘럼

머신러닝 강의

예상 시나리오 :

고객별 마케팅 액션에 대한 반응을 분석하고,
가능성이 더 높은 고객군을 추출하여 마케팅 성과 개선

마케팅 관련 변수들을 활용하여 Data Mart를 구성

Data Mart에서 유의미한 Feature(변수)들을 Selection 및 Extraction

예측 모델링 후 Hyper Parameter 튜닝을 통한 모델 성능을 향상

예측 모델을 활용하여 마케팅 반응 가능성이 높은 타겟 고객군을 추출

마케팅 반응 가능성이 4배 더 높은 추출 타겟 고객군의 마케팅 효과 분석

타겟 마케팅 운영을 위한 MLOps 프로세스 설계

데이터분석

머신러닝 로드맵만 마스터하세요!
머신러닝 문제 해결이 가능한 데이터 분석이 가능합니다.

실제 현업에서 머신러닝 업무 시 사용하는 데이터와 같은
4개의 조건을 포함한 데이터로 프로젝트 실습을 진행

실무에서 자주 발생하는 문제를 해결할 수 있도록 데이터를 준비하였습니다.

MLOps

현업 데이터의 특성을 반영하여
실제 강의에서 활용되는 데이터 가공 예시

강력한 부가자료 혜택을 통해 수업 이후에도
더! 더! 더! 계속 공부할 수 있는 5가지 혜택

매달 1개의 머신러닝 논문 리뷰부터
머신러닝 Task 별 실습 문제까지 모두 드립니다.

* 혜택 02 ~ 혜택 05는 Part 4. 머신러닝 실전 프로젝트 오픈일에 공개됩니다.

머신러닝 프로젝트
머신러닝 엔지니어

매달 수강생들만을 위한
강사님들의 PLUS 자료 혜택 4가지!

매달 Discord 질의응답 채널을 통해 강사님들의 Insight가 2개씩 제공 됩니다.
(2023년 3월부터 2025년 2월까지 제공)

SIGNATURE 로드맵만 따라온다면
현업에서 머신러닝 데이터 분석 업무를 바로 할 수 있다!

사례를 통해 알아보는
데이터 분석의 진실과 오해

데이터 분석의 성공과 실패에 대한 원인과
데이터 분석을 위한 사전 작업을 학습

AI와 머신러닝의 발전 과정 속에서 데이터 분석의 전반적인 흐름을 학습

데이터 분석가들이 머신러닝 문제에 접근하는 프로세스를 학습

데이터 분석이 실패하는 사례와 이유를 학습

성공적으로 데이터 분석 프로세스가 도입된 사례를 학습

머신러닝 데이터

현업에서 머신러닝 문제를 풀기 위한
모델링 노하우와 도구를 배우는 기초 지식 학습

Data Loading from Public Cloud (AWS)

최근 Public Cloud 환경에서 가장 많이 활용되는
AWS에서 데이터를 다루는 방법을 학습합니다.

* 강의에서 AWS 환경을 활용하기 위한 추가 과금이 발생할 수 있습니다.

Point

Public Cloud(퍼블릭 클라우드)의 전반적인 이해와 실제 현업 상황에서
대비할 수 있는 기본적인 기능을 학습합니다.

문제 유형별로 데이터 해석과
지표 파악이 가능한 알고리즘 학습

머신러닝 대표 문제 유형별 알고리즘 학습으로
실무에서 발생하는 문제를 한 단계씩 해결 합니다.

Step by Step 머신러닝 분석 실습

지금까지 학습했던 모든 이론을 기반으로
실제 현업에서 진행하는 분석 방식 실습!

방대한 커리큘럼에 너무 놀라셨나요?
아직 놀라시면 일러요~
시그니처답게 체계적으로 학습할 수 있는 실습이 준비되어 있어요!

실제 분석 환경을 그대로 반영!
50가지 머신러닝 데이터 분석 실습

이제는 반복 실습만 남았습니다.
실습 내용을 완전히 내 것으로 만들어보세요!

Project 1

데이터 분석 11개

Project 2

Regression(회귀) 13개

Project 3

Classfication(분류) 18개

Project 4

Anomaly Detection(이상 탐지), Clustering(군집), Visualization(시각화) 8개

머신러닝 모델을 활용하기 위한 MLOps

데이터 분석 결과를 MLOps에 적용하여
모델 최적화와 활용 방법을 학습합니다.

* 본 강의에서는 MLOps를 설계하는 과정이 아닌
구축 된 MLOps를 활용하는 측면의 내용을 담고 있습니다.

머신러닝 MLOps
MLFlow
MLFlow 활용
ML Pipeline
AWS SageMaker

도합 35년차 경력의 전·현직 대기업 출신
강사님들을 모셨습니다!

실전 경험으로는 누구보다 뒤쳐지지 않는
Data Scientist, Data Analyst 네 분을 만나보세요!

데이터 직무
이력서 & 포트폴리오 작성
꿀팁 강의 제공!

궁금한 내용은 언제든
디스코드 질의응답 채널에 질문하세요!

현직 Data Scientist, Data Analyst 강사님들이 직접 답변 드립니다!

머신러닝 포트폴리오

  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

    자세히 보기 »

머신러닝 데이터 분석

여기서 끝나면 시그니쳐라고 할 수 없죠!

머신러닝 논문

이 모든 내용을
기간 제한 없이 평생 수강하세요!

이런 분들에게 필요해요

수업 실습 환경

머신러닝 실무
아나콘다
구글 코랩

커리큘럼

아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!

Part 1. 실무 중심의 데이터 분석 방법

Part 2. 현업 문제해결 유형별 머신러닝 알고리즘

Part 3. 데이터 분석 프로세스 (step by step)

Part 4. 머신러닝 실전 프로젝트
* 50가지 카테고리의 세부 커리큘럼은 모두 동일합니다.

Part 5. 머신러닝 상품화를 위한 MLOps

부록. 데이터 직무 이력서 포트폴리오 작성 꿀팁

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