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데이터 사이언스 개념정리 A-Z

빅데이터데이터 사이언스데이터 분석 강의데이터 분석 인강

왕초보인 분들에게 데이터 사이언스의 전반적인 개념을 대한민국 최고의 실무진 4명이 친절하게 알려드립니다.

강의 갯수 및 총 시간  |  46개, 총 5시간 9분

 권장 수강 기간  |  주 2회 1시간 수강 시 4주 완강

강의 혜택 |  평생 소장, 모바일/PC 등 모든 기기 엑세스

난이도  |  ★★★☆☆

정가 : 90,000 원

판매가 : 29,000 원

강의 특징

 시작이 막막하다면 데이터 사이언스 개념정리부터

데이터 사이언스의 통계기초부터 머신러닝/딥러닝/엔지니어링 개념을 확실하게 알려드립니다.

 데이터 분석은 수학이 기본이라던데

데이터 분석의 근간이 되는 기초통계를 하나하나 세밀하게 알려드립니다.

 오프라인 강사님이 온라인으로 알려드립니다.

몇백만원의 오프라인 강의료가 부담스러우셨죠? 2년간 진행했던 강사님이 그대로 온라인으로 알려드립니다.

수강 대상

1) 데이터 분석을 학습하고 싶지만 어디서부터 시작해야할 지 모르는 자

2) 데이터 분석 입문강의를 수강했지만 용어부터가 어려운 자

3) 비전공자로써 프로그래밍과 수학은 문외한 자

4) 머신러닝과 딥러닝의 원리를 제대로 이해하고 싶은 자

수강 후기

★★★★☆
실제 수강생

지루 할 수 있는 내용인데도 불구하고 재미있게 잘 이끌어 주십니다.

★★★★★
실제 수강생

파트 구성이 좋고, 통계의 기본 원리를 배울 수 있어서 좋았습니다.

★★★★★
실제 수강생

전체적인 강의내용도 좋고, 강사님이 쉽게 설명해주셔서 좋았습니다.

★★★★☆
실제 수강생

몇백만원 하는 오프라인강의 강사님이 온라인으로 이렇게 자세히 알려주어서 너무 좋았습니다.

수강 후 할 수 있는 것

데이터 사이언스의 전반적인 큰 틀을 이해할 수 있다.

학습하기 전에 이해하기 힘든 개념정리와 용어를 제대로 이해할 수 있다.

어려운 수학에 기반한 머신러닝과 딥러닝의 원리를 이해하고 이를 개념적으로 알 수 있다.

강사 소개

고태훈강사님

고태훈

현) 서울대병원 연구조교수
서울대학교 산업공학과
데이터마이닝센터 박사학위 취득

1429156269766

이진원

현) 서울대학교 전기공학부
학부 및 석사 졸업
(딥러닝 영상처리 전공)

07 박준용 반명함

박준용

현) S 기업 데이터 사이언티스트
2018 KPC 데이터 사이언티스트 양성 자문위원

커리큘럼

  • 알면 쓸모 있는 데이터 잡학사전(알쓸데잡)

  • Start[기초통계] 00_홍계훈강사님 소개 인터뷰 (3:50)

    start
  • Start[기초통계] 01_기술통계와 추리통계(강의자료 포함) (4:01)

    start
  • Preview[기초통계] 02_모집단과 표본 (4:35)

    start
  • Start[기초통계] 03_척도 (5:33)

    start
  • Start[기초통계] 04_도수분포표와 막대그래프, 히스토그램 (4:21)

    start
  • Start[기초통계] 05_공분산과 상관계수 (4:32)

    start
  • Start[기초통계] 06_가설과 신뢰수준/유의확률 (5:28)

    start
  • Start[기초통계] 07_양측 검증과 단측 검증 (3:54)

    start
  • Start[기초통계] 08_t분석 (3:36)

    start
  • Start[기초통계] 09_분산분석(ANOVA) (4:17)

    start
  • Start[기초통계] 10_회귀분석 (4:26)

    start
  • Start[기초통계] 11_로지스틱회귀분석 (3:34)

    start
  • Start[기초통계] 12_조절효과와 매개효과 (4:30)

    start
  • Start[기초통계] 13_구조방정식모형 (4:06)

    start
  • Start[기초통계] 14_다수준분석 (4:19)

    start
  • Start[머신러닝] 00_고태훈강사님 소개 인터뷰 (6:23)

    start
  • Start[머신러닝] 01_머신러닝 (machine learning)(강의자료 포함) (10:43)

    start
  • Preview[머신러닝] 02_지도학습 (supervised learning) (5:41)

    start
  • Start[머신러닝] 03_분류 (classification) (7:17)

    start
  • Start[머신러닝] 04_회귀 (regression) (6:01)

    start
  • Start[머신러닝] 05_비지도학습 (unsupervised learning) (20:36)

    start
  • Start[머신러닝] 06_인공신경망과 딥러닝 (16:32)

    start
  • Start[머신러닝] 07_파라미터 (parameter), 하이퍼파라미터 (hyperparameter) (8:12)

    start
  • Start[머신러닝] 08_손실 함수 (loss function) (8:19)

    start
  • Start[머신러닝] 09_학습, 검증, 테스트셋 (13:26)

    start
  • Start[딥러닝] 00_이진원강사님 소개 인터뷰 (2:32)

    start
  • Start[딥러닝] 01_Perceptron의 개념 이해(강의자료 포함) (7:44)

    start
  • Start[딥러닝] 02_Deep Learning (5:59)

    start
  • Start[딥러닝] 03_Gradient Descent (9:04)

    start
  • Start[딥러닝] 04_Mini-Batch 학습법 (6:07)

    start
  • Start[딥러닝] 05_Back Propagation (6:31)

    start
  • Start[딥러닝] 06_Overfitting (9:32)

    start
  • Start[딥러닝] 07_Convolutional Neural Network (6:55)

    start
  • Start[딥러닝] 08_Recurrent Neural Network (8:04)

    start
  • Start[딥러닝] 09_Generative Adversarial Network (6:39)

    start
  • Start[딥러닝] 10_Tensorflow와 Pytorch (8:33)

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  • Start[엔지니어링] 01_크롤링 (3:17)

    start
  • Start[엔지니어링] 02_ETL (3:40)

    start
  • Start[엔지니어링] 03_정형/비정형데이터 (4:14)

    start
  • Start[엔지니어링] 04_Data Warehouse & Data Lake (5:18)

    start
  • Start[엔지니어링] 05_데이터스트림 vs 배치 (4:33)

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  • Start[엔지니어링] 06_Workflow (3:53)

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  • Start[엔지니어링] 07_컴퓨터 클러스터 (3:33)

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  • Start[엔지니어링] 08_Scale Up & Scale Out (3:38)

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  • Start[엔지니어링] 09_SQL (6:11)

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  • Start[엔지니어링] 10_Hadoop(하둡) (6:35)

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  • Start[엔지니어링] 11_Spark(스파크) (4:47)

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  • Start[엔지니어링] 12_Hive(하이브) (4:46)

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  • Start[엔지니어링] 13_NoSQL (9:00)

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