클래스 소개

여러분은 데이터 사이언스를 뭐라고 생각하고 계신가요? 데이터 분석도 어려운데 그걸 적용까지 해야한다니, 너무 어려울 것 같다고 생각하고 계신가요? 그럼 데이터 사이언스 대신 다른 말로 바꿔봅시다.

데이터로 타이타닉 생존자를 예측할 수 있다면 어떻게 될까요?

데이터로는 연봉도, 와인등급도 예측할 수 있고 심지어는 사기거래를 탐지할 수도 있습니다. 데이터 사이언스란 이런 것입니다. 정확한 데이터를 기반으로 필요한 정보를 수집하고 처리한 뒤, 다양한 분야에서 전략적으로 사용하는 일이죠.

이 강의는 데이터 사이언스 관련 지식이 없어도, 수학 통계적 기반이 약해도, 비전공자여도 들을 수 있습니다. 문과 출신 비전공자로 시작하여 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 저의 공부 노하우를 바탕으로 입문자도 흥미를 잃지 않고 이해하기 쉽게 만들었습니다.

이론은 최대한 간단히, 강의 초반부터 바로 실질적인 아웃풋을 만들어 볼 수 있는 것. 이것이 이 강의의 핵심이자 목표입니다.

강의에서는 다양하고 재미있는 알고리즘 실습을 통해 머신러닝에 대해 배워볼 예정입니다. 어떤 실습을 해볼지, 잠시 봐볼까요?

✅ Linear Regression으로 보험료 예측하기

✅ Logistic Regression으로 타이타닉 생존자 예측하기

✅ KNN으로 와인등급 예측하기

✅ Decision Tree로 연봉 예측하기

✅ Random Forest로 중고차가격 예측하기

✅ LightGBM으로 사기거래 탐지하기

✅ K-means로 고객 분류하기

✅ PCA로 차원 축소하기

어때요, 데이터 사이언스로 이토록 다양한 일들을 해낼 수 있다니 벌써부터 흥미롭지 않으신가요? 그럼 저와 함께 머신러닝, 시작해봅시다!

수강 효과

• 기본적인 머신러닝 알고리즘을 통해 다양한 예측 모델을 구현할 수 있습니다.
• 파이썬을 몰라도 자연스럽게 파이썬 스킬까지 습득할 수 있습니다.
• 각각의 머신러닝 알고리즘이 어떤 원리로 작동하는지 알게 됩니다.

추천 대상

• 수학/통계/컴퓨터사이언스 전공이 아닌 데이터 관련 직무 희망자
• 코딩 경험 無, 통계적 지식은 적지만, 머신러닝/데이터 사이언스에 관심 있는 분
• 본인이 다루는 데이터를 가지고 머신러닝에 적용시켜보고 싶은 분

수강 전 참고사항

• 해당 강의는 파이썬이나 머신러닝 관련된 이론적 배경이 없는 분을 대상으로 합니다. 따라서 이미 해당 내용을 어느 정도 공부하신 분들에게는 다소 쉬운 내용이 포함될 수 있습니다.
• 강의는 Google Colab으로 진행되기 때문에, 구글 계정만 있으면 별도의 소프트웨어를 설치해둘 필요가 없습니다.

이 클래스가 특별한 3가지 이유

❶ 다짜고짜 코딩부터 시킵니다

코딩을 하면서 때로는 설명 없이, 그러려니 하고 어물쩍 넘어가는 부분도 있을 거예요. 굳이 거기에 빠져서 너무 많은 시간을 보내지 마세요.

여러분이 "어? 이건 뭐지? 왜 이렇게 쓰지?" 하는 부분들 대부분은, 나중에 하나하나 더 배우면서 그 원리를 자연스럽게 알게 됩니다. 적어도 이 강의 전체를 한번 다 돌릴 때까지는, 천천히 쭉 따라오세요.

❷ 그 어떤 강의보다도 효율적입니다

지금껏 이런 파이썬 기초 강의는 찾기 어려웠을 거예요. 대부분의 강의들은 데이터 분석이나 머신러닝 보다는, 프로그래머를 목적으로 한 강의들이 대부분입니다. 그래서 이 강의는 다른 파이썬 기초 강의보다 훨씬 효율적입니다.

❸ 에러나 사소한 오타까지 최대한 그대로 담아냈습니다

파이썬 강의가 어려운 이유가 뭘까요?

분명히 똑같이 따라했는데 이상하게 에러가 나는 거에요. 근데 에러의 원인을 모르고 또 어떻게 처리해줘야 할지 몰라서, 그냥 스트레스만 받다가 꺼버립니다. 에러 메시지를 봐도 잘 이해가 안 되죠.

이 강의에서는, 제가 의도하지 않게 맞이한 에러들을 그대로 보여주고, 어떻게 수정하는지도 보여드립니다.