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강의계획서
머신러닝을 처음 배우는 분들을 위해 실제 데이터를 사용하여 모델링을 진행합니다.
[어떤 것을 배우나요?]
•
데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행
(ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
•
Python Pandas를 이용한 기초 전처리 학습
•
Python 문법을 데이터 분석 적용 및 복습
•
Kaggle 데이터 분석 사례 및 모델링을 통한
Machine Learning Pipe-line 이해
어떤 사람에게 추천하나요?
[이런 분께 추천합니다]
•
실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며
데이터 분석에 대해 깊게 배우고 싶으신 분
•
데이터 분석에 대해서 깊이 있게 공부하고 싶으신 분
•
실제 데이터를 통해 머신러닝을 다뤄보며 역량을 키워보고 싶으신 분
•
결측치와 평가지표 등 실제 업무에서
사용하는 내용을 배우고 싶으신 분
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본 강의는 데이터 전처리의 개념부터 다루며, 머신러닝 실습의 경우 후반부에 이루어집니다.
또한, 파이썬 문법 기초반에서 배우는 내용을 어느 정도 숙지하고 있다 가정하고 수업을 진행합니다.
파이썬에 대한 개념이 부족한 경우 수업을 따라가는데 어려움이 있을 수 있습니다.
이 경우 “Python 문법 기초반” 수강을 권장합니다.
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데이터 분석 입문반(ML)의 커리큘럼을 확인 후 알고 있는 내용이라면 다음 과목 수강을 권장합니다.
- 전처리에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 “데이터 분석 전처리반(판다스)” 수강을,
- 모델링에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 ”데이터 분석 모델링반(ML1)” 수강을 권장합니다.
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10기 학회원들의 생생한 후기를 확인해보세요!
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학회 활동을 마친 후 목표 BDA학회 경험을 바탕으로 실무에 강한 데이터 분석가로 성장할 수 있었습니다.
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또한, 다양한 데이터 분석 케이스 스터디와 토론을 통해 여러 관점에서 데이터를 해석하고, 자신의 의견을 논리적으로 표현하는 능력도 향상시킬 수 있었습니다.
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후기도 보니 좋다고 생각하였고 특히 저 같은 비전공자가 많아서 커리큘럼이 세세하게 짜여 있다는 점이 선택하게 된 이유였어요!
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꽤 많은 강연 홍보가 올라왔고, 취업에 도움되는 강연들도 많기에, 본인이 필요한 것을 찾아 들으면, 취준에 도움이 많이 될 것 같습니다.
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BDA학회는 이론을 실무에 적용할 수 있는 프로그램과 프로젝트 기회를 제공하며, 같은 관심사를 가진 학생들과 함께 실력을 향상시킬 수 있는 환경을 제공합니다!