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실무 개발자에게 배우는 파이썬과 머신러닝 기초 (AI/인공지능/딥러닝/프로그래밍/데이터분석)

허호영 튜터 (0)

클래스 전 숙지해주세요!

수업 장소비용은 수업료에 포함된 가격입니다!

튜터 공지

이런 분들이 들으면 좋아요.

- 머신러닝 또는 데이터 분석에 관심 있으시고 열정 있으신분
- 혼자 공부하면서 막힌 부분을 뚫고 싶으신 분
- 파이썬 기초부터 차근차근 배우고 싶으신 분
- 컴퓨터 공학 전공이 아니셔서 프로그래밍에 자신감이 없으신 분
- 실무에 필요한 개발 스킬등을 함께 배우고 싶으신 분
- 데이터 사이언티스트 진로를 탐색하고 싶은 이공계 고등학생/대학생
- 실무에서 데이터를 분석하고 모델을 만들어 적용하고 싶으신 분

튜터님을 소개합니다.

허호영

  • 연세대학교 공과대학 컴퓨터.산업공학

- 현직 데이터 사이언티스트 (머신러닝 코어 개발 참여 중)
- 최근 3년간 유명 금융권 머신러닝 솔루션 개발 업체에 재직중
- 사내에 외국인 포함 머신러닝 고수들이 많으며, 논문 발표 및 사내 머신러닝 스터디 모임 등 다양한 교류 참여 중
- 자사고, 유학생, 일반 대학생 등 몇 차례 파이썬 튜터링 경험 있으며, 튜터링을 하며 기쁨과 보람 열정을 느낌

- 10년차 개발자로 다양한 언어/프레임워크/팀문화 경험
- 다년간 머신러닝 스터디모임 활동 중
- NodeJS, ReactJS, CSS, MongoDB, docker, AWS 등을 사용한 풀스택 개발자
- RDBMS, Spring, Tomcat 등을 활용한 웹서비스 개발
- Linux 환경에서 C, C++, Java를 활용한 셋톱박스 미들웨어개발 및 OpenGL을 활용한 데모 앱 개발
- 중학교때부터 개발 독학을 시작하여 컴퓨터 공학 전공
- 유튜브, 책, 모임 등으로 공부하는 것을 좋아함

어떤 클래스 인가요?

개요:

데이터사이언티스트가 되려면 통계, 선형대수, 최적화 같은 수학 부분과 프로그래밍 언어, 컴퓨터 시스템 동작 원리, 테스팅, 디버깅 등 준비해야할 부분이 많습니다. 책과 동영상 강의가 도움이 되지만 막혔을때 혼자서 그것을 넘어서 지나가는 것은 큰 도전입니다. 1:1 튜터링을 통해 막히는 부분을 하나하나 해결해드리며 속도를 낼 수 있게 도와드리며 데이터사이언티스트로서의 커리어를 준비하는데 큰 방향을 제시해 드리려고 합니다.

목적:

- 파이썬 핵심 동작 원리부터 머신러닝 입문까지 다루는것을 목표로 합니다.

강점:

- 실습을 하며 바로바로 질의 응답을 할 수 있습니다.
- 눈으로 보면서 배울 수 있도록 다양한 시각도구를 사용합니다.
- 필요에 따라 프로그래밍 및 컴퓨터 시스템의 동작원리 설명해드립니다.
- 유익한 학습 자료 소개해 드리며 스스로 공부할수 있도록 돕습니다.


수업진행방식:

- 첫수업에서 대략적인 학습 수준을 파악하고 협의하에 커리큘럼 및 총 회차수 등을 정합니다.
- 커리큘럼을 따라 주요 개념을 설명해드리고 시현도 보여드립니다.
- 지참해오신 개인노트북으로 실습을 하시도록 도와드립니다. (준비물인 개인 노트북은 윈도우즈, 리눅스, 맥 가능)
- 사전 과제를 드려서 선행학습을 할 수 있게 도와드립니다.
- 학습하신 내용에 대해 궁금하신 부분을 다음 수업에서 답변해드립니다.
- 학습자의 수준과 가용한 예습 복습 시간에 따라 수업 내용 조정 가능합니다.
- 수학적인 부분이나 다른 알고리즘 개발 관련한 부분 등 커리큘럼 밖의 내용도 궁금하신 부분이 있으시면 최대한 세심하게 설명해드리면서 수업을 발전시켜나가려고 합니다.

수업결과:

- 파이썬 기본 동작 원리를 파악합니다.
- 데이터를 분석하여 그 결과를 화면에 표시할 수 있습니다.
- 머신러닝의 핵심 원리를 파악합니다.
- 타이타닉 생존 여부 등을 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 만들 수 있습니다.

클래스는 이렇게 진행됩니다.

1회차 커리큘럼

기초 개발 환경 셋업:

- 개발 환경 셋업 (WSL 설치, Git 설치, Visual Studio Code)
- bash 주요 명령어 사용법
- 프로그램, 프로세스, 프로그래밍 컨셉 소개
- 파이썬 환경 셋업 및 소개 (Python3, Jupyter Notebook)
- 파이썬 맛보기
- Git 맛보기

(선수지식에 따라 생략 또는 조정)

2회차 커리큘럼

파이썬 해부학 (파이썬 기초 다지기):

- evaluation 메카니즘 설명
- type 시스템 설명
- 함수 구현 연습
- scope 개념 설명
- class 개념 설명

(선수지식에 따라 생략 또는 조정)

3회차 커리큘럼

파이썬 라이브러리 활용 기본:

- 가상환경설치 및 개념 소개
- 라이브러리 설치 실습

data 시각화(visualization) 실습:

- pandas
- matplotlib
- seaborn

머신러닝에 필요한 주요 라이브러리 익히기:

- NumPy
- TensorFlow 또는 PyTorch

머신러닝 개요 및 분류:

- 지도학습(supervised learning)
- 비지도학습(unsupervised learning)
- 강화학습(reinforcement learning)

(선수지식에 따라 생략 또는 조정)

4회차 커리큘럼

머신러닝 시작하기 (기초 개념 설명 및 실습)

선형 회기 모델 (linear regression model) 과 신경망(neural network) 설명:
- cost function
- forward propagation
- backward propagation
- gradient descent
- regularization

분류 모델 (classification model) 설명:
- sigmoid function
- softmax function

구현된 코드 설명 및 실습

(수준에 따라 조정 가능)

실제 수강생의 리뷰입니다.

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클래스 일정

종로 일산

22,000원 / 시간 176,000원 / 총 4회 8시간