반응형 기계학습5 2019 통계분석연구회 기초 탈출 자기주도학습 온라인 스터디 공고(2019.01~2019.03) 2019 통계분석연구회 기초 탈출 자기주도학습 온라인 스터디 공고 * 스터디 일정표(다운로드) : http://statwith.pe.kr/Myroom/2019/stat_study/statsas_study(2019.01_03).xlsx 2019년 새해를 맞이하여서 온라인 스터디를 다시 한 번 시작해 봅니다. 대부분 일정은 지난번과 동일하게 구성하였으며, 파이썬 단계별 강의 과정 추가 및 Data Mining 과정을 변경하였습니다. 저도 이중에 직접 들은 과목은 몇 과목이 안되어서 인트로와 게시글 등을 참조하여서 선정하였습니다. 추가로 추천 해 주실 과목이나 온라인 스터디 학습 방안이 있으시면 알려주시기를 바랍니다. > * 대상 : 4차 산업 혁명의 길목에서 평생학습의 일환으로 데이터 분석이라는 시대의 흐름.. 2019. 1. 5. [온라인 교육] Data Science from MIT(Eric Grimson & John Guttag 교수 / 커넥트재단) [온라인 교육] Data Science from MIT(Eric Grimson & John Guttag 교수 / 커넥트재단) Computer Science의 탑 1위 대학인 MIT 공대의 "Introduction to Computational Thinking and Data Science" 수업 영상 및 강의 자료를 한국어로 번역 제공. 해당 강좌에서는 데이터 과학이라는 분야를 시작하기 위한 알고리즘과 통계학 그리고 기계학습의 내용을 조금씩 나눠서 다루고 있으며, 프로그래밍 실습보다는 문제 해결방법 대해서 집중적으로 공부합니다. 본격적인 데이터 과학 분야에 진입하기에 앞서, 해당 분야를 배우기 위해서는 어떤 것을 더 학습해야 하는지 체험할 수 있는 강의. [ 강의목록 ] Data Science from .. 2018. 12. 6. [온라인 강의] 03_머신러닝 기법과 R 프로그래밍(고급Ⅰ) (포항공대 이혜선 교수 / Postechx) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝국내도서저자 : 사이토 고키 / 이복연(개앞맵시)역출판 : 한빛미디어 2017.01.03상세보기 03_머신러닝 기법과 R 프로그래밍(고급Ⅰ) (포항공대 이혜선 교수 / Postechx) 취업 준비생 누구나 POSTECH과 POSCO가 제공하는 무료 온라인 교육 과정 "R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표" - 고급(Ⅰ): 데이터마이닝 기초/ k-인접기법과 판별분석/ 서포트 벡터 머신/ 의사결정 나무와 랜덤 포레스트- 고급(Ⅱ): 군집분석/ 연관규칙/ 주성분 분석과 부분 최소자승법/ 딥러닝과 텍스트마이닝 * 출처 : http://www.postechx.kr/ko/tak.. 2018. 12. 1. [K-MOOC 온라인 강좌 소개] 인공지능과 기계학습(한국과학기술원 김기응 교수,오혜연 교수) [K-MOOC 온라인 강좌 소개] 인공지능과 기계학습(한국과학기술원 김기응 교수,오혜연 교수) * 강좌 소개 영화 ‘아이언맨’의 똑똑한 인공지능 개인비서 ‘자비스’, 언제쯤 가능할까요? 김기응, 오혜연 교수가 인공지능 및 기계학습에 대한 기초적인 이론지식을 기반으로 컴퓨터에게 지능을 부여하는 방법을 이해하고, 실습을 통해 이를 구현하는 능력을 배울 수 있는 강좌를 개설합니다. 1 인공지능 및 기계학습 개요 2 기초 확률론론 3 회귀 문제 4 분별 문제 5 군집화 문제 6 차원 축소 문제(Dimensionality Reduction) 7 신경망 모델(Neural Networks) 8 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines) 9 베이지안 네트워크 모델(Bayesian Networks) .. 2018. 11. 26. R에서 파이썬까지…데이터과학 학습 사이트 8곳 (블로터 황유덕 기자) R에서 파이썬까지…데이터과학 학습 사이트 8곳 (블로터 황유덕 기자) * 출처 : http://www.bloter.net/archives/237013 어디서 뭘 배울까? 데이터사이언스는 아직 논의가 진행 중인 학문이다. 마땅히 대학에 ‘데이터과학’과가 있는 것도 아니다. 특히 국내에서는 오프라인으로 배울 수 있는 곳이 많지 않다. 하지만 온라인이라면 배울 수 있는 곳이 많다. 데이터과학 강좌 가운데 오픈소스 커리큘럼이 있다. 여기서 무료로 데이터과학의 이론과 기술 기초를 다져나갈 수 있다. ‘입문’에 초점을 두고 총 5개의 카테고리의 강좌를 모았다. 슬프게도 모두 영어 강좌다. 데이터 과학 입문 R, 파이썬 프로그래밍 기계학습(머신러닝) 통계학 시각화 1. 데이터과학 입문 ☞코세라 / 워싱턴대 데이터과학.. 2018. 11. 10. 이전 1 다음 반응형
