Scikit-Learn으로 다지는 머신러닝 기초

강의수6강 학습자수887명 수강평4.5/5(총 9명)

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강좌정보

강좌정보 테이블
학습내용 1. Scikit-Learn(사이킷런)을 이용한 데이터 전처리, 모델링, 모델 검증 방법에 대해 알아본다.
2. Kaggle 속 Scikit-Learn(사이킷런) 활용 방법에 대해 알아본다.
학습대상 <학습대상>
1. Numpy, Pandas 활용이 가능하신 분
2. 머신러닝 기본적인 개념에 대한 이해가 있으신 분

<실습환경>
동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다.
* 본 세미나는 주피터 노트북 환경에서 진행되었으며, 구글 콜랩에서도 실습이 가능하십니다.
* 6강 'Kaggle 속 사이킷런 활용' 강연은 아래 캐글 자료를 참고해 주세요.
  - 캐글 링크 : http://bitly.kr/VE7lSQ

<사전학습자료>
▶ T아카데미 온라인 강의 (Python을 활용한 데이터분석 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 2019.4.25(목)에 진행된 제50차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사 강천성 (캐글코리아)
학습기간 수강신청일로부터 30일
이수기준 진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명 강의시간 진도율 학습하기 학습자료
[1강] 데이터전처리 (Preprocessing) 54분 0%
[2강] 군집화 (Clustering) 33분 0%
[3강] 회귀 (Regression) 51분 0%
[4강] 분류 (Classification) 44분 0%
[5강] 검증 (Validation) 58분 0%
[6강] Kaggle 속 사이킷런 활용 7분 0%
▶ 강의자료 1. 강의자료(PPT)_압축파일
▶ 강의자료 2. 소스코드(ipynb)_압축파일
▶ 강의자료 3. 이미지_압축파일
▶ 강의자료 4. Data_압축파일
▶ 사전 학습자료

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