Kaggle(캐글) 데이터분석 입문 - 1. 캐글 컴퍼티션은 무엇인지, 어떻게 사용하는지에 대해 알아본다.
2. 캐글 내에 있는 여러 머신러닝 프로젝트를 살펴보고, 참여방법에 대해 알아본다.
3. 타이타닉 등 예제 문제를 사용하여 예측 모델에 학습시켜본다.

Kaggle(캐글) 데이터분석 입문

1. 캐글 컴퍼티션은 무엇인지, 어떻게 사용하는지에 대해 알아본다.
2. 캐글 내에 있는 여러 머신러닝 프로젝트를 살펴보고, 참여방법에 대해 알아본다.
3. 타이타닉 등 예제 문제를 사용하여 예측 모델에 학습시켜본다.
강의수
7
학습자수
500
수강평
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리뷰
  • 학습내용
    1. 캐글 컴퍼티션은 무엇인지, 어떻게 사용하는지에 대해 알아본다.
    2. 캐글 내에 있는 여러 머신러닝 프로젝트를 살펴보고, 참여방법에 대해 알아본다.
    3. 타이타닉 등 예제 문제를 사용하여 예측 모델에 학습시켜본다.
    학습대상
    <학습대상>
    1. Python 프로그래밍 및 Python 패키지의 기본적인 사용법을 알고 있으신 분
    2. 머신러닝의 기본적인 이론에 대한 이해가 있으신 분

    <사전학습자료>
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (Python을 활용한 데이터 분석 기초)
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=132
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (NumPy) : 
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=153
    ▶ T아카데미 온라인 강의 (Pandas) : 
    https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=152


    * 본 강의는 2019.3.21(목)에 진행된 제48차 토크ON세미나 동영상입니다.
    강사, 학습기간, 이수기준 안내
    강사 이유한 (캐글코리아)
    학습기간 수강신청일로부터 30일
    이수기준 진도 100% 완료
  • [1강] What is Kaggle(캐글)?

    • 강의시간 14분

    [2강] Why do Kaggle?

    • 강의시간 19분

    [3강] 캐글 컴피티션 참여 방법

    • 강의시간 30분

    [4강] Kaggle(캐글) 사용법

    • 강의시간 26분

    [5강] 타이타닉 생존자 예측 문제 (EDA, Feature Engineering)

    • 강의시간 66분

    [6강] 타이타닉 생존자 예측 문제 (Modeling)

    • 강의시간 26분

    [7강] Porto 클레임 요청 예측 문제 (Feature Scaling, Stacking)

    • 강의시간 34분

    ▶ 강의자료

    ▶ 참고자료

    ▶ 사전 학습자료

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