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[4주 완성] 문과생도 할 수 있다! 쉽게 배우는 머신러닝/데이터 사이언스

김정민 튜터 (0)

클래스 전 숙지해주세요!

장소 및 시간은 협의 가능합니다 :)

스터디룸 이용시
- 시간당 약 1500원의 스터디룸 비용 별도

카페 이용시
- 개인 음료 비용 별도

준비물
- 노트북 (권장)

튜터 공지

이런 분들이 들으면 좋아요.

해당 수업은 비전공자(문돌이 포함) 부터 실전 데이터 분석을 배우고자 하는 통계학 전공생까지 수강 가능합니다!

추천 수강 대상

★ 데이터 분석 (이론 및 실전) 에 관심이 있는 분

또한
- 관련 지식이 전혀 없는 분
- 프로그래밍 경험은 있으나 데이터 분석 경험이 없는 분
- 통계적 지식은 있으나 실전 데이터 분석 경험이 없는 분
- 데이터 분석 경험이 있으나 실력을 더 발전시키고자 하는 분

모두를 대상으로 하고 있습니다.

걱정되는 부분이 있다면 언제든 연락 부탁드립니다 :)


** 주의사항
딥러닝(DNN, RNN, CNN 등)에 대해 깊이 배우고자 하는분은 수강을 추천드리지 않습니다.

다만, 관심이 있을 경우 4주차에 알고리즘의 종류와 개념, 원리에 대한 수업은 가능합니다.

튜터님을 소개합니다.

김정민

  • 카이스트 경영공핟부

성균관대학교 경영학과/데이터사이언스 학부를 졸업하고 현재 카이스트 경영공학부 석사과정을 이수중인 김정민입니다 :)

성균관대 경영학과 학부 연구생으로 활동하며 네이버와 함께하는 기업 협력 프로젝트에 참여했습니다.

인터넷에 돌아다니는 코드를 긁어서 주입시키는 것이 아니라, 분석적 사고방식을 키울 수 있도록 하여
수업 종료 후, 혼자서도 데이터 분석을 할 수 있도록 열정으로 가르치겠습니다.



*간단한 약력 첨부합니다 :)
- KAIST 경영대학원 IT트랙 (재학)
- 성균관대 경영학과 졸업
- 성균관대 데이터 사이언스 융합학과 졸업
- 성균관대 경영학과 학부연구생
- 성균관대 통계학회 P-SAT 데이터 마이닝 팀장

분석경험 :

학부연구생
- AI기술로 큐레이션되는 지역정보와 새로운 라이프 스타일
- Mobile App Category Migration Research

학부 학회
- 어플리케이션 성공요인 분석
- 질병 네트워크 분석

공모전
- 물 수요량 예측 (수상)
- KBL 선수 경기력 예측 (수상)
- 게임 유저 이탈 분석
- 온라인 행동 데이터 분석

어떤 클래스 인가요?

문과생 / 비전공자도 충분히 이해할 수 있는 수업을 목표로 하고 있습니다 :)

데이터 분석 툴은 R을 이용합니다
수강 학생의 요구에 따라 R을 전혀 사용하지 않을 수도, 적극적으로 사용 할 수도 있습니다.
또한 수업 내용은 이론, 코딩(R), 실전 데이터 분석 등 수강 학생과 논의 후 조정 가능합니다.

그룹 수업을 원하시는 분은 실시간 톡으로 알려주세요!

*** 주의사항 ***

기본적으로 4주 분량의 PPT 및 교안이 준비되어 있으나 요구사항에 따라 커리큘럼은 수정 가능합니다!
Ex) 군집분석, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석 등

수업 나이도는 유연하게 조절 가능합니다 :)

궁금한 사항은 실시간톡을 이용해 언제든 망설이지 말고 문의해주세요!



수업 목표

- 데이터 분석 프로세스에 대한 이해
- 다양한 평가 지표에 대한 이해
- 다양한 머신러닝 알고리즘에 대한 이해

준비물

- 노트북 (권장)

타 수업과의 차별점

- 최대한 수학을 제외한 커리큘럼
- 유연한 난이도 / 커리큘럼
- 탄탄한 교안 및 PPT

* 공간대여로 / 개인 음료 비용의 경우 별도입니다.

클래스는 이렇게 진행됩니다.

1회차 커리큘럼

1. 수업 소개 및 방향 설정

2. 데이터 마이닝의 개념 / 필요성

3. 데이터 마이닝 프로세스

4. Model Bias / Variance

5. Cross Validation

6. 다양한 평가 지표

2회차 커리큘럼

2주차 부터는 머신 러닝 알고리즘(지도 학습) 위주로 수업합니다.

1. KNN

2. Decision Tree

3. Bagging

4. Random Forest

3회차 커리큘럼

1. Boosting
- Adaboost
- GBM
- XGBoost

2. 모델 스태킹

3. 하이퍼 파라미터 튜닝

4회차 커리큘럼

4주차의 경우 학생의 요구에 따라

1. ★실전 데이터 분석
- 데이터 제공 가능

2. 앞서 다루지 않은 지도학습 알고리즘

3. 비지도 학습 알고리즘

4. 비정형 데이터 분석 방법

5. 네트워크 분석

6. 3주간의 수업 복습

7. R 프로그래밍 수업

중 선택하여 진행 가능합니다.

실제 수강생의 리뷰입니다.

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클래스 일정

용산 강남 회기

27,500원 / 시간 220,000원 / 총 4회 8시간