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[3회완성][데이터분석/딥러닝] 우버 출신 연구원과 함께하는 데이터분석과 딥러닝

Alex Kyungho Park 튜터 (0)

클래스 전 숙지해주세요!

모집 인원을 바탕으로 개강일을 바로 말씀드립니다 :)/모두가 스크린으로 컴퓨터 화면을 보고, 각자 노트북으로 코딩할 수 있는 스터디룸에서 수업을 진행하고자 합니다 :)

튜터 공지

이런 분들이 들으면 좋아요.

1) 유튜브, 블로그에 있는 여러 강의를 보았는데도 이해가 어려우셨던 분

2) Kaggle 등 데이터 분석을 해보고 싶거나, 관심이 있으신 분

3) 직접 코드를 짜면서 딥러닝을 공부해보고 싶으신 분

튜터님을 소개합니다.

Alex Kyungho Park

  • 고려대학교 정보보호대학원

“코딩을 시작할 때는 누군가가 떠먹여줘야 합니다”

안녕하세요, 튜터 Alex 입니다. 2018년 말부터 19년 초까지 Uber에서 근무하고, 지금은 공부를 위해 고려대학교에서 안전한 차량을 위한 보안 연구를 연구하고 있습니다. 총 3번 동안 수강생 분들을 만나면서, 코딩과 딥러닝의 기초를 밥상도 차리고 숟가락에도 얹어드리고자 합니다 :)

학부에서 경영학을 공부하면서, 통계와 컴퓨터를 바탕으로 주식 가격을 예측해보며 코딩과 딥러닝에 입문했습니다. 물론 그 과정은 쉽지 않았습니다. Python은 뭔지, Pandas란 뭔지, 신경망이란 무엇인지 제대로 이해하기 어려웠습니다.

유튜브에 정말 좋은 무료 강의와 오픈소스가 많지만, 온라인으로 여러 개념들을 정확하게 실습하기는 어려웠습니다. 코드를 따라했는데 어디에선가 오류가 나고, 개념 이해가 안되면 점점 공부하기가 싫고.. 모르는 내용을 댓글로 남겨도 답신이 잘 오지 않았습니다.

저와 같은 경험을 하셨거나 이제 막 입문하시는 분들을 위해, 코딩과 딥러닝의 기초부터 실습까지 맨투맨으로 떠먹여드리고자 합니다. 코드가 오류나면 함께 수정하고, 개념 이해가 안된다면 뇌 속에 박힐 때 까지 설명드립니다.

Education
- 고려대학교 정보보호대학원 석사과정 재학
- 고려대학교 경영학과 학부 졸

Career
- 2019.03 ~ 현재: 고려대학교 정보보호대학원 해킹대응기술 연구실
- 2018.10 ~ 2019.03: Uber Technologies, Public Policy Manager

어떤 클래스 인가요?

수업 목표

“딥러닝과 코딩 기초를 다지고, 향후 혼자서도 데이터 분석을 할 수 있을 만큼 공부한다”


수업 끝에 얻어가실 수 있는 것

1) 딥러닝에 대한 기초 지식: 앞으로 어디에 가서 딥러닝이란 무엇인지 말 할 수 있습니다

2) 나중에 혼자 응용할 수 있는 코드들: 내 손으로 직접 만든 모델로, 조금씩 모델 형태를 바꾸어 다른 데이터셋을 분석할 수 있습니다.

3) 앞으로 혼자 공부할 수 있는 로드맵: 기초적인 딥러닝을 공부했으니, 앞으로 더 공부해갈 방향에 대한 로드맵을 그려갈 수 있습니다.

*Python을 잘 모르셔도 괜찮습니다. 데이터분석에 필요한 핵심 문법만 짚고 넘어가고, 사전에 공부하실 수 있는 무료 강의를 먼저 보내드릴 예정입니다 :)

클래스는 이렇게 진행됩니다.

1회차 커리큘럼

1. 분석 환경 세팅 및 데이터 분석 입문

- Jupyter Notebook 설치 (분석을 위한 기초 환경)
- 데이터분석을 위한 기초 문법 (Python, 핵심 라이브러리, Tensorflow)
- 머신러닝과 딥러닝 개괄: 머신러닝과 딥러닝의 차이와 종류들 알아보기
- Feature Engineering 부터 모델링까지, 데이터 분석의 필요 스텝 알아보기
- (기초 실습) Titanic 데이터로 생존자 예측하기

2회차 커리큘럼

2. 비정형 데이터 분석: 딥러닝을 이용한 이미지 분류하기

- 한 번쯤 들어봤을 딥러닝: CNN(Convolutional Neural Network)란 무엇인가?
- 이미지 분류 실습: 강아지/고양이 사진 분류하기 or 안구(Eye) 이미지로 암 여부 판단하기
- 이미지 분류에서 필요한 Feature Engineering
- 코드를 따라하며 CNN 구현하기
- CNN 모델의 성능 높히기
- 다른 분석에 어떻게 적용할 수 있을지 응용해보기

3회차 커리큘럼

3. 정형 데이터 분석: 딥러닝을 이용한 주식 가격 예측하기

- 한 번쯤 들어봤을 딥러닝: RNN(Recurrent Neural Network)란 무엇인가?
- 가격 예측 실습: NASDAQ 주식 데이터로 다음 날의 주가 예측하기
- 시계열 데이터 예측에 필요한 Feature Engineering
- 코드를 따라하며 RNN(LSTM) 구현하기
- RNN의 성능 높히기
- 다른 분석에 어떻게 적용할 수 있을지 응용해보기

실제 수강생의 리뷰입니다.

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클래스 일정

신촌홍대 왕십리

22,000원 / 시간 198,000원 / 총 3회 9시간