머신러닝, 기초부터 실무 활용 인사이트까지!

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R을 활용한
머신러닝
CAMP

단 7주만에 머신러닝에 대한 기초개념부터
코드구현, 실무활용 인사이트 도출까지!

#머신러닝#실무활용#R실습

R을 활용한
머신러닝
CAMP

단 7주만에 머신러닝에 대한 기초개념부터
코드구현, 실무활용 인사이트 도출까지!

#머신러닝#실무활용#R실습

기간 & 일정

2019. 09. 17 ~ 10. 29
매주 화요일 19:30 ~ 22:30
주 1회, 총 21시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

이샘 매니저
02-518-4822
help-ds@fastcampus.co.kr

분석·예측·가설 실무가 고민인가요?
이제 머신러닝으로 해결하세요!

고객 세분화

프로모션, 이벤트, 캠페인을 기획해야 하는데, 고객 세분화는 어떻게 해야 하는지 고민이에요.

가설 수립

감에 의존한 가설과 검증은 NO! 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측하고 싶어요!

퇴사 확률 예측

HR데이터를 활용해 직원의 퇴사 확률을 예측할 수 없을까요?

고객 맞춤형 뉴스피드

데이터를 활용해 개인화된 뉴스피드를 구성하고 싶어요!

7주 후, 당신의 실무에도
머신러닝
을 도입할 수 있습니다.

실제 방송 데이터를 활용한
수강생의 실습 결과물

직접 확인해보세요!

[ 승률 예측 실습 ]

– 수강생 황준식 님 포트폴리오 –

단 7주만에 데이터 분석의 통찰력을
깨우치게 만들어 줄
강의 특징!

머신러닝 분야 최고의 강사님께 듣는
명쾌한 알고리즘 해석

단 7주면 데이터 머신러닝 알고리즘을 직관적으로 이해할 수 있도록 쉽게 설명하여 드립니다. 머신러닝 알고리즘을 배워도 특정 기법을 어떤 상황에서, 어떻게 적용해야 하는지에 대하여 막막하신 분들이 많습니다. 데이터 분석 / 머신러닝 분야의 최고의 강사님께서 명쾌하게 알려드립니다.

머신러닝의 기초부터 
실무까지 한 번에 정리하세요

머신러닝의 기초 개념부터 실무 활용 스킬까지 모두 얻어가실 수 있습니다. 국내 기업체/기관과 함께하는 프로젝트에 머신러닝을 실제로 적용한 경험이 풍부한 강사님께서 머신러닝의 다양한 국내 사례를 전달해드립니다.

알고리즘의 이론적 이해를 바탕으로
실습을 진행합니다

머신러닝 알고리즘의 코드를 이해할 줄 알게 되며, 수강생 분들에게 제공되는 코드를 바탕으로 현업에서 원하는 목적에 맞게 사용가능합니다. 또한 데이터 전처리는 정확한 분석 결과값을 위해 필수적입니다. 데이터 핸들링 과정과 결과 분석을 반복 실습하며 훈련시켜드립니다.

R을 활용한 분석과정 반복 실습으로
R 활용 능력 UP!  

머신러닝을 적용한 데이터 분석의 전 과정을 R을 활용하여 진행합니다. R 기초 문법은 5시간의 실습을 통하여 빠르게 훑고, 현업에서 주로 사용하는 머신러닝 알고리즘을 매 시간 R을 통하여 구현하게 됩니다. 본 강의에서는 강사님뿐만 아니라 2분의 조교님께서 모든 수강생 분들이 잘 따라오실 수 있도록 실습시간을 보조합니다.

실무에 쓸 수 있는 맞춤형 강의자료로 배우니까

7주 후, 어려운 회귀모형·의사결정나무모형도
데이터를 기반으로 보여주며 설명할 수 있는 능력이 생깁니다!

나이_-BMI_-흡연여부에-따른-보험료-청구액

[나이·BMI·흡연여부에 따른 보험료 청구액 분석]

조건에-따라-그룹을-나눠보기-

[조건에 따른 그룹 분류 ]

나이_-BMI_-흡연여부에-따른-보험료-청구액

[흡연자·비흡연자에 따른 청구금액 설명 자료]

단 7주만에 데이터 분석의 통찰력을
깨우치게 만들어 줄
강의 특징

머신러닝의 기초부터 
실무까지 한 번에 정리하세요

머신러닝의 기초 개념부터 실무 활용 스킬까지 모두 얻어가실 수 있습니다. 이미 금융, 온라인 커머스, 에너지, 물류 등 다양한 분야에서 데이터를 활용하여 머신러닝을 비즈니스에 적용시키고 있습니다.머신러닝을 학습하는데 있어 어려움을 느끼는 수학, 통계는 필요한 부분만 압축적으로 전달드리며, 알고리즘의 이론적 이해를 바탕으로 한 실습을 중심으로 강의가 진행됩니다.

머신러닝 분야 최고의 강사님께 듣는
명쾌한 알고리즘 해석

단 7주면 데이터 머신러닝 알고리즘을 직관적으로 이해할 수 있도록 쉽게 설명하여 드립니다. 머신러닝 알고리즘을 배워도 특정 기법을 어떤 상황에서, 어떻게 적용해야 하는지에 대하여 막막하신 분들이 많습니다.데이터 분석 프로젝트, 강의경험이 많으신 해당 분야의 최고의 강사님께서 그동안의 노하우를 바탕으로 명쾌하게 설명하여 드립니다.

R을 활용한 분석과정 반복 실습과
현업에서 바로 사용할 수 있는 코드제공

현업에서 사용하는 머신러닝 알고리즘을 매 시간 R을 통하여 구현합니다. 또한 상품 판매 데이터, HR 데이터, 보험 청구 데이터 등 다양한 예제를 통한 실습을 진행합니다. 수업시간에 진행되는 실습코드는 수강생 분들에게 모두 제공되며, 해당 코드를 바탕으로 현업에서 원하는 목적에 맞게 사용가능합니다

기수강생이 먼저 추천하는 최고의 머신러닝 강의.
이번 기회를 절대 놓치지 마세요!


“ 21시간이라는 짧은 시간 동안 머신러닝에 대한 기초개념부터 실무활용 스킬 및 아이디어까지 정리할 수 있었던 알찬 수업이라고 생각합니다. ”
– 13기 수강생 J님 수강후기 중

자세한 수강후기를 직접 확인하세요.

[8기 수강생 인터뷰]

분석 직무가 아니어도
200% 활용이 가능한 강의

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조현석님 – 한의과대학 교수

“저와 마찬가지로 R을 컴퓨터에 설치하기는 했지만, 혹은 책을 구입하고 2개월 이상 공부는 했지만 통계를 R로 분석하기에는 아직 어렵다고 느끼시는 분들이 많이 있을 것이라 생각합니다.  R이 독학 진입장벽이 너무 높더라고요. 그런 부분 때문에 고민하시는 분들은 고민하지 말고 수강하세요.  R을 쉽게 조작할 수 있도록 강사님이 세팅해 놓았습니다. 고민을 많이 한 흔적이 보입니다. 그리고, 수강생 입장에서 미안한 마음이 들 정도로 적극적으로 도와줍니다.”

[9기 수강생 인터뷰]

빅데이터 분석가도 추천하는
R을 활용한 머신러닝

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정우진님 – 데이터 분석팀 소속 (○○ 카드사)
전태일님 – 빅데이터 사업팀 소속 (대기업 S사)

“머신러닝 이론에 대한 자세한 정리 및 이해가 된 후에 기술적인 부분과 노하우를 전달하는 방식이 좋았습니다. R의 문법이나 함수 설명과 같은 부분도 중요하지만, 컨텍스트에 대한 이해 없이는 사상누각이 될 수밖에 없겠죠. 특히 처음 머신러닝에 입문하는 분들의 무수히 많은 시행착오를 확실히 줄여줄 수 있는 강의입니다. 또한 관련 분석 경력이 어느 정도 있는 경우, 배운 내용을 바로 실무에 적용할 수 있는 좋은 강의라고 생각합니다.”

당신에게 추천드립니다.

이미 금융, 온라인 커머스, 에너지, 물류 등 다양한 분야에서 데이터를 활용하여 머신러닝을 비즈니스에 적용시키고 있습니다. 빅데이터 분석 등에서 중요한 것은 데이터 저장/통계 뿐만 아니라 데이터 분석을 기반으로 예측 등과 같은 의미를 찾아내는 것이기 때문이죠. 수많은 데이터를 핸들링하고 분석하고 싶은데 방법을 모르셔서 답답하셨나요? 본 강의를 통해 데이터의 가공은 물론, 머신러닝의 활용도 높은 알고리즘을 배워 업무에 활용하세요!

사내 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용시켜 인사이트를 도출하고 싶은 실무자

데이터 분석을 통해 본인의 업무 역량을 향상시키고 싶은 실무자

머신러닝의 개념을 이해하고 정리하고 싶은 비전문가

강의는 이렇게 진행됩니다.

복잡하게 느껴질 수 있는 군집화 알고리즘 개념을 도식화하여 쉽게 배우고, 상품 판매 데이터를 활용한 상품 군집화 실습과 카드사 매출 데이터를 활용한 고객 군집화 실습을 통해 실무 적용 방법까지 확실하게 가져갑니다.

커리큘럼.

Part 1. 머신러닝의 기본 개념과 R의 기본 활용
데이터 비즈니스를 둘러싼 다양한 용어들을 이해하고, 분석에 활용할 R의 기본적인 활용법을 살펴봅시다.
머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 머신러닝 적용을 위한 R의 기본적인 활용법을 살펴봅시다.
1회차 실습 - R 프로그램 상에서의 다양한 형식의 데이터 로드
- data.table 패키지를 활용한 데이터 전처리
이론 - 머신러닝의 큰 구분, Supervised Learning과 Unsupervised Learning의 이해
Part 2. Unsupervised Learning의 이해와 활용
Algorithm 1. 연관 규칙(Association Rule)
구매 패턴을 분석해 맥주와 기저귀를 나란히 진열하는 장바구니 분석의 바탕이 되는 연관 규칙 알고리즘에 대해 살펴봅니다.
2회차 실습 - 유통사 판매 데이터를 활용한 연관 상품 확인
- data.table을 활용한 속도 최적화 및 순차 패턴 분석
이론 - 연관 규칙의 개념 및 알고리즘
- 주요 연관 규칙 평가 지표의 계산
- 순차 패턴(Sequence Pattern)의 탐색과 활용
Algorithm 2. 계층적 군집화(Hierachical Clustering) 및 K-평균 군집화(K-means Clustering)
비슷한 관측치들을 묶어 그룹으로 나누고 각 그룹의 특성을 파악하는 군집화 알고리즘을 알아봅시다.
3회차 실습 - 상품 판매 데이터를 활용한 상품 군집화
- 카드사 매출 데이터를 활용한 고객 군집화
이론 - 계층적 군집화 및 K-평균 군집화의 개념과 알고리즘
- 주요 군집화 평가 지표의 계산
Part 3. Supervised Learning의 이해와 활용
Algorithm 3. 선형 회귀(Linear Regression)
기본적인 지도학습 방법론인 선형 회귀를 살펴봅시다.
4회차 실습 - 보험 청구 데이터를 활용한 청구 금액 예측
- 주택 조건에 따른 적정 주택 가격 계산
이론 - 선형회귀의 개념 및 알고리즘
- 변수 선택을 통한 효율화
- 주요 회귀 모형 평가 지표의 계산
Algorithm 4. 나이브 베이즈 분류기(Naïve Bayes Classifier) 및 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
0과 1, 또는 Yes와 No로 구분되는 상황에서 확률을 계산해내는 분류 모형에 대해 살펴봅니다.
5회차 실습 - HR 데이터를 활용한 직원별 퇴사 확률 예측
- 개인 신상 및 신용 정보를 활용한 연체 확률 예측
이론 - 나이브 베이즈 분류기와 로지스틱 회귀의 개념 및 알고리즘
- 나이브 베이즈 분류기와 로지스틱 회귀 모형을 활용한 확률 예측
- 주요 분류 모형 평가 지표의 계산
Algorithm 5. 의사결정나무(Deicision Tree)
복잡한 상황을 직관적으로 시각화 할 수 있는 의사결정나무를 통해 인사이트를 얻어봅시다.
6회차 실습 - 최적 판별 조건 설정을 통한 보험료 청구금액 예측
- HR 데이터를 활용한 퇴사 요인 탐색
이론 - 선형회귀와 의사결정나무의 비교
- 모수 cp 조정을 통한 의사결정나무 최적화
Part 4. 최신 Machine Learning 기법의 탐색과 활용
Algorithm 6. 앙상블 기법(Ensemble Method)
7회차 실습 - 앙상블 기법이 적용된 모형의 적합 및 모형 성능 비교
- h2o package를 활용한 모형 적합 및 활용
이론 - Bagging, Boosting 등 다양한 앙상블 기법의 개념 및 알고리즘
- Random Forest, GBM 등의 앙상블 기법을 의사결정나무의 적용

본 강의는 선수지식이 필요한 강의입니다.

1. R studio 에서 패키지를 설치하고 불러올 수 있다.

2. 벡터(vector)와 데이터프레임(data.frame)의 차이를 알고 있다.

2. 엑셀파일을 R로 불러오고 저장할 수 있다.

* 본 강의는 R 사용자들을 위한 강의로 위 세 가지 중 2가지 이상 요건에 충족되어야 원활한 수강이 가능합니다.
궁금하신 점은 언제든 담당 매니저(02-518-4822)에게 연락주세요😊

강사소개.

임경덕강사님

임경덕 강사님

[약력 및 소개]

고려대학교에서 탐색적데이터분석(EDA), 데이터시각화 등에 관심을 갖고 기계학습(Machine Learning) 기법을 연구했습니다. 관광빅데이터분석대회, SAS마이닝챔피언십, 한국기업평가 논문공모전 등에서 수상하는 등 다양한 분야의 데이터를 분석하는데 관심이 많습니다. 2014년부터 국내 카드사 마케팅부서에서 근무하며 데이터분석 및 활용 경험을 쌓고 있습니다.

[강의경력]
2017 A 금융사 – SQL과 R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2017 S 유통사 – SQL을 활용한 데이터분석 강사
2017 S 유통사 – R 프로그래밍 및 통계학 기초 강사
2018 L 제조사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2018 K대학교 – R을 활용한 빅데이터 입문 강사
2018 S 유통사 – R을 활용한 데이터 분석 강사
2018 H 그룹사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2018 N 유통사 – 데이터 분석 유치원 강사
2016 – 2018 패스트캠퍼스 R을 활용한 데이터 분석 입문 강사

매주 목요일마다 할인 마감!

수강료 안내

강의 정보, 한 번 더 확인!

기 간 : 2019. 9. 17. ~ 2019. 10. 29. (총 7주)
일 정 : 화요일 19:30 – 22:30 (주 1회, 총 21시간)
준비물 : 개인 노트북 권장
장 소 : 패스트캠퍼스 강의장


정가 130만원 할인가 123만원

5% 마지막 할인! (-9/17)

✓ 본 강의는 결제순으로 마감되는 강의입니다.

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