어떤 강의를 하나요?
<aside>
🎯 머신러닝을 쉽게 이해할 수 있도록!
- 데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행( ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
- Python Pandas를 이용한 기초 전처리 학습
- Python 문법을 데이터 분석 적용 및 복습
- Kaggle 데이터 분석 사례 및 모델링을 통한 Machine Learning Pipe-line 이해
</aside>
이런 분들에게 추천해요
<aside>
💻 머신러닝에 대한 이해도가 낮아도 괜찮아요!
- 실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며 데이터 분석에 대해 깊게 배우고 싶으신 분
- 데이터 분석에 대해서 깊이 있게 공부하고 싶으신 분
- 실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며 역량을 키워보고 싶으신 분
- 결측치와 평가지표 등 실제 업무에서 사용하는 내용을 배우고 싶으신 분
</aside>
이전엔 어떤 수업을 했을까요?
<aside>
💡 데이터 분석 입문반 맛보기
8기 2주차 강의
240309_BDA 8기 데이터 분석 입문반(머신러닝) 강의 복습 영상 - 판다스 기초 문법1(pandas)
8기 3주차 강의
240316_BDA 8기 데이터 분석 입문반(머신러닝) 강의 복습 영상 - 판다스 기초 문법(2)
</aside>
1주차 : OT 진행 ( 데이터 분석이란 무엇인가? )
2주차 : 데이터 분석 기초 코드
3주차 : 데이터 분석 기초 코드2
4주차 : 타이타닉 데이터로 생존율 예측 (1)
5주차 : DataFrame 구조 이해 및 데이터 전처리
6주차 : DataFrame 구조 이해 및 데이터 전처리2
7주차 : DataFrame 구조 이해 및 데이터 모델링
8주차 : DataFrame를 통한 데이터 전처리
9주차 : Missing_Value(결측치 개념 및 실습)
10주차 : Outlier(이상치 개념 및 실습 코드 Z-score, IQR, MAD)
11주차 : Scaling(정규화, 표준화, 스케일링 개념 및 실습 시각화)
12주차 : 거리기반 측정지표
13주차 : Train/test/validation
14주차 : Machine Learning 평가지표
15주차 : Under/Over Sampling
16주차 : Machine Learning Pipeline