김원표
(주)와이즈인컴퍼니 대표
한양대학교 겸임교수
총 10여 권의 데이터분석 출간
-- 다시쓰는 통계분석 시리즈, R / Python 활용 분석 등
15년 간 데이터분석, 데이터마이닝, 딥러닝 등 다양한 실전 프로젝트 수행
R 기반 자동화조사분석 솔루션(DataIN) 기획 / 개발 (www.datain.co.kr)
학습개요
- 예측, 분류, 군집, 연관 등 4개의 머신러닝 기법을 통괄하는 방법론을 익혀 바로 실무에 적용할 수 있는 능력을 갖춥니다.
교육대상
- 빅데이터분석의 이론과 실무를 동시에 체계적으로 학습하길 원하시는 분
학습목표
- 기관과 기업의 제품/서비스를 더 정교하게 예측하는 알고리즘을 스스로 찾고 적용할 수 있게 됩니다.
순번 | 강의명 | 영상시간 |
---|---|---|
1 | R이란 무엇인가 | 23분01초 |
2 | R 설치하기 | 33분50초 |
3 | 데이터관리(1) | 60분01초 |
4 | 데이터관리(2) | 54분25초 |
5 | 데이터파일 불러오기 | 23분06초 |
6 | 머신러닝의 개념 | 45분53초 |
7 | 머신러닝 프로세스 | 29분24초 |
8 | K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 | 25분24초 |
9 | 머신러닝 맛보기 | 49분25초 |
10 | 데이터 스케일링과 범주특성의 변환 | 45분09초 |
11 | 데이터 셋 나누기 | 54분06초 |
12 | 모델 훈련과 세부튜닝 | 49분21초 |
13 | 모델 평가 | 37분09초 |
14 | 다중분류 | 26분37초 |
15 | 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 | 20분33초 |
16 | 로지스틱 회귀분석 실습 | 53분55초 |
17 | 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 | 28분53초 |
18 | 서포트 벡터 머신 분석실습 | 27분10초 |
19 | 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 | 20분16초 |
20 | 의사결정나무 분석실습 | 31분00초 |
21 | 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 | 15분10초 |
22 | 랜덤 포레스트 분석실습 | 14분52초 |
23 | 투표기반 앙상블 기법과 분석실습 | 31분30초 |
24 | 선형회귀분석의 개념과 원리 | 25분20초 |
25 | 선형회귀분석 실습 | 41분08초 |
26 | 릿지회귀분석의 개념과 실습 | 20분51초 |
27 | 라소회귀분석의 개념과 실습 | 15분09초 |
28 | 종합과제: 유방암 진단분류1 | 36분52초 |
29 | 종합과제: 유방암 진단분류2 | 26분33초 |
30 | 군집분석의 개념과 원리 | 33분10초 |
31 | 군집분석 실습 | 30분32초 |
32 | DBSCAN의 개념과 원리 | 18분14초 |
33 | DBSCAN 분석실습 | 16분20초 |
34 | 연관규칙분석의 개념과 원리 | 19분25초 |
35 | 연관규칙분석 실습 | 26분30초 |
36 | 추천과 협업필터링의 개념과 원리 | 21분18초 |
37 | 협업필터링 분석실습1 | 37분30초 |
38 | 협업필터링 분석실습2 | 09분48초 |