머신러닝의 이해와 실습
NCS분류 20010105: 빅데이터 분석
| 과정정보 |
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| 접수기간 | 접수기간이 아닙니다 | ||||||||||||||||
| 학습기간 | - | ||||||||||||||||
| 정가 지원금 |
149,000원 126,130원 |
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| 총 결제액 | 22,870원 | ||||||||||||||||
근로자카드 수강 유의사항
- 근로자카드 과정 구매 시, 지원금은 근로자카드 한도내에서 자동차감됩니다.
- 근로자카드 과정 미수료 시, 고용노동부에서 규정한 패널티가 부여됨을 유의해주시기바랍니다.
- 2019.11.01부터 일부 과정에 한해 자비부담금이 발생할 수 있습니다.
(근로자 직업능력개발훈련 지원규정에 따름) - 자비부담금이 발생한 경우 반드시 근로자카드로 결제하여 주시기 바랍니다.
- 근로자카드 수료기준은 진도율 80% 이상 / 평가(중간, 최종) 합산점수 60점 이상입니다.
강의정보
| 학습개요 | 본 강의는 머신러닝 공부를 처음 시작하거나 관련 개념을 이해할 수 있도록 제작된 강의입니다 |
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| 학습목표 | 머신러닝의 여러 가지 알고리즘을 이해하고 이를 활용하여 파이썬 코딩으로 구현할 수 있다. |
| 학습대상 |
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강의목차
환급과정 강의계획서| 번호 | 강의명 | 번호 | 강의명 |
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| 1강 | 머신러닝 개요와 데이터전처리 | 11강 | Word2Vec |
| 2강 | 의사결정트리(Decision Tree) | 12강 | 토픽 모델링(Topic Modeling) |
| 3강 | 회귀분석(Regression Analysis) | 13강 | 랜덤 포레스트(Random Forest)와 에이다부스트(AdaBoost) |
| 4강 | 군집분석(Clustering Analysis) | 14강 | 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis) |
| 5강 | KNN(K-Nearest Neighbor) | 15강 | 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, Tf-Idf, Word2Vec |
| 6강 | 나이브 베이즈(Naive Bayes) | 16강 | 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) |
| 7강 | SVM(Support Vector Machine) | 17강 | 연관규칙분석(Association Rule Analysis) |
| 8강 | 텍스트 마이닝(Text mining) | 18강 | 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis) |
| 9강 | 주성분 분석(PCA)과 밀도기반 군집분석(DBSCAN) | 19강 | 시계열분석(Time Series Analysis) |
| 10강 | 신경망(Neural Network) | 20강 | 모델 평가 방법 및 심화 이론 |
