클래스 일정
10월
선릉역
데이터 사이언스 12시간 입문기
- 교육기간
- 6월 23일 ~ 8월 11일 6주간, 매주 화요일 20:00(2시간)
- 장소
- 선릉 멀티캠퍼스
- 리더
- 최도근
- 준비물
- 최소사양의 노트북
최도근
안녕하세요, 이번 클래스를 맡은 최도근 리더 입니다..!
6월 23일부터 8월 11일까지 6주간, 매주 화요일 20:00(2시간) 선릉 멀티캠퍼스에서 교육을 진행합니다.
수업시간에 끝내지 못한 부분은 아래 인터넷 강의의 도움을 받아 추가 학습하면서 계속 질문해주세요. 그럼 다음 시간에 만나요!
6월 23일부터 8월 11일까지 6주간, 매주 화요일 20:00(2시간) 선릉 멀티캠퍼스에서 교육을 진행합니다.
수업시간에 끝내지 못한 부분은 아래 인터넷 강의의 도움을 받아 추가 학습하면서 계속 질문해주세요. 그럼 다음 시간에 만나요!
WEEK1 데이터로 타이타닉을 분석하라
선릉
stage1 - 데이터 사이언스의 오해와 진실
-
데이터 사이언스 마인드 4분 29초 - 딥러닝이란 3분 23초
stage2 - 엑셀로 타이타닉 생존자 예측해보기
- 데이터 준비 3분 53초
- 피봇테이블 배우기 7분 15초
- 실전미션 도전 4분 51초
stage3 - Basic Feature Engineering
- feature 생성 8분 37초
- feature 추출 2분 14초
stage4 - Kaggle에 타이타닉 예측 제출하기
- 엑셀로 하는 머신러닝 2분 57초
- 테스트해보기 4분 31초
- kaggle에서 채점받기 3분 34초
- 앞으로 배울 것들 1분 44초
WEEK2 데이터 사이언스를 위한 파이썬 특강
선릉
stage1 - 주피터 노트북 사용해보기
- 주피터 노트북 실행하기 3분 13초
- 폴더 만들기 2분 18초
- 주피터 노트북 기본사용법 3분 20초
- 마크다운 배우기 5분 3초
- 마크다운 연습(list) 2분 25초
- 마크다운 연습(img) 5분 22초
- 마크다운 연습(표) 3분 14초
stage2 - 파이썬 기본과 데이터 입출력
- 파이썬 입문 3분 20초
- 파이썬의 변수(Variables) 4분 11초
- 변수 퀴즈 풀기 3분 41초
- 파이썬의 if 9분 38초
- 파이썬의 list, dictionary 9분 52초
stage3 - 데이터 조작 (Numpy, Pandas)
- 판다스 배우기 10분 20초
- 데이터프레임 배우기 6분 15초
stage4 - 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn)
- 간단한 그래프, 선 표현 12분 38초
- 시각화 기본 8분 36초
WEEK3 타이타닉에서는 누가 살아 남았을까?
선릉
stage1 - Decision Tree를 배워보자
- 디시전트리 개념 5분 46초
- 디시전트리 구현하기 9분 55초
stage2 - 기계학습을 위한 Feature Engineering
- Feature Engineering (1) 11분 50초
- Feature Engineering (2) 8분 8초
stage3 - Scikit-learn으로 실제 코드 구현하기
- 사이킷런 배우기 5분 52초
- 사이킷런의 예측 4분 13초
stage4 - 분석 노하우로 학습 성공률 높이기
- kdeplot 그리기 7분
WEEK4 데이터로 꽃의 종류를 구분해보자 + 우수고객 분석
선릉
stage1 - Random Forest를 배워보자
- 랜덤포레스트 개념 4분 11초
- 랜덤포레스트 구현하기 5분 24초
- 데이터셋 개념 6분 44초
stage2 - Iris 문제 Feature Engineering
- 아이리스 Feature Engineering 3분 5초
- 아이리스 문제 분석 7분 1초
stage3 - Scikit-learn으로 Random Forest 구현하기
- 사이킷런으로 분석하기 9분 35초
- 사이킷런의 랜덤포레스트 2분 26초
stage4 - (고객 분석) 누가 내 우수고객이 될까?
- 고객분석 함께하기 8분 21초
- 모델의 prediction과 적용 5분 53초
WEEK5 워싱턴의 집 값을 예측하라 + 추천할 상품특성 찾기
선릉
stage1 - Linear Regression을 배워보자
- 회귀분석 배우기 9분 59초
- 회귀분석 구현하기 2분 16초
stage2 - Visualization 연습하기
- 집값예측 문제 분석하기 5분 49초
- 상관계수와 히트맵 6분 33초
- 각종 시각화 2분 48초
stage3 - Scikit-learn으로 Linear Regression 구현하기
- 데이터셋 구성하기 8분 46초
- linear regression 구현하기 8분 27초
- Scikit-learn의 scoring 1분 50초
stage4 - (의류 사이즈 추천) 내게 꼭 맞는 핏은?
- 사이즈 분석 함께하기 4분 26초
- 모델의 prediction 4분 55초
WEEK6 진짜로 해보는 실전 분석 프로젝트
선릉
intro - 들어가며
- 실전 프로젝트 준비 2분 26초
- 이미지가 데이터인 이유 3분 41초
project - 실전 프로젝트 문제 설명
- 숫자 손글씨 인식 프로젝트 설명(1) 5분 19초
- 숫자 손글씨 인식 프로젝트 설명(2) 13분 25초
- 와인 품질 측정 프로젝트 설명(1) 7분 42초
- 와인 품질 측정 프로젝트 설명(2) 4분 52초
- 초보자를 위한 조언 2분 27초
outro - 나아가기
- 마무리 인사 1분 52초