OA/IT/디자인

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머신러닝의 이해와 실습
NCS분류 20010105: 빅데이터 분석
과정정보
강사 학습난이도 초급
총 학습시간 20시간 강의수 20강
복습기간 30일 정원 500명
교재 없음
접수기간 접수기간이 아닙니다
학습기간 -
정가
지원금

149,000원

126,130원

총 결제액 22,870
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
학습목표 머신러닝의 여러 가지 알고리즘을 이해하고 이를 활용하여 파이썬 코딩으로 구현할 수 있다.
학습대상
  • 머신러닝 초보자
  • (파이썬 기초 가능자)
  • 머신러닝 관련 전공자로서 근래의 발전된 내용을 공부하고자 하는 직장인
  • 번호 강의명 번호 강의명
    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

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