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작성자: admin 작성일시: 2016-05-01 17:41:43 조회수: 332960 다운로드: 1380
카테고리: 머신 러닝 태그목록:

데이터 사이언스 스쿨

데이터 사이언스 학습 안내

1장: 데이터 사이언스란

1절: 데이터 분석이란

1부: 프로그래밍

2장: 데이터 분석 환경

1절: 데이터 분석을 위한 환경

2절: 도커와 리눅스 사용법

3장: 파이썬 프로그래밍 시작하기

1절: 파이썬 설치와 사용법

2절: 파이썬 기초 문법

4장: 파이썬을 이용한 데이터 분석

1절: NumPy를 사용한 벡터와 행렬의 연산

2절: Pandas를 사용한 데이터 탐색

3절: 데이터 시각화

2부: 수학

5장: NumPy로 공부하는 선형대수 기초

1절: 벡터와 행렬

2절: 연립방정식과 역행렬

3절: 선형대수와 해석기하

4절: 행렬의 분해

6장 SymPy와 SciPy로 공부하는 미적분과 최적화

1절: SymPy로 공부하는 미분과 적분

2절: SciPy를 이용한 최적화

3절: 변분법

7장: 확률론 기초

1절: 확률의 정의와 특성

2절: 확률모형과 확률변수

3절: 베이즈 정리

8장: SciPy로 공부하는 확률분포

1절: SciPy의 확률분포 기능

2절: 이산확률분포

3절: 정규분포와 통계량 분포

4절: 베이지안 모수 분포${}^{\ast}$

9장: 확률변수의 상관관계

1절: 결합확률과 조건부확률

2절: 독립과 상관관계

10장: 검정과 추정

1절: 검정과 유의확률

2절: 모수추정

3부: 회귀분석과 시계열분석

11장: 파이썬 패키지와 데이터의 소개

1절: statsmodels 패키지

2절: scikit-learn 패키지

12장: StatsModels로 공부하는 회귀분석 기초

1절: 선형회귀분석의 기초

2절: 확률적 선형회귀

3절: 모형의 수정

4절: 기저함수와 정규화

5절 회귀분석을 위한 데이터 전처리

13장: StatsModels로 공부하는 시계열분석 기초

1절: 확률과정

2절: ARIMA모형

3절: 모형의 추정 및 진단

4절: 상태공간모형과 칼만필터${}^{\ast}$

4부: 데이터 처리

14장: 텍스트 데이터

15장: 이미지 데이터

16장: 사운드 데이터

17장: 기타 데이터

5부: 분류분석과 비지도 학습

18장: Scikit-Learn을 사용한 분류분석 기초

1절: 분류의 기초

2절: 로지스틱 회귀분석

3절: QDA와 나이브 베이즈 모형

4절: 의사 결정 나무

5절: 앙상블 방법

6절: 퍼셉트론과 서포트벡터 머신

7절: 커널 서포트 벡터 머신

8절: 모형 최적화

9절: 비대칭 데이터 문제

10절: 멀티라벨 예측문제과 추천시스템${}^{\ast}$

19장: 비지도 학습

1절: 확률 네트워크 모형

2절: 혼합모형

3절: 클러스터링${}^{\ast}$

4절: 변분론적 추정

5절: 표본기반 추정

6부: 딥러닝

20장: 신경망 모형

1절: 신경망 모형 기초

2절: 신경망 성능 개선

3절: CNN

4절: Deep CNN

5절: RNN

6절: 생성 모델${}^{\ast}$

참고 문헌

질문/덧글

좋은 자료 감사합니다. engk*** 2017년 12월 27일 11:51 오후

혹시 위 내용을 바탕으로 온라인으로 강의를 하실 계획은 없나요?

답변: 좋은 자료 감사합니다. 관리자 2018년 1월 10일 10:02 오전

온라인 강의는 없고 패스트캠퍼스에서 오프라인 강의를 하고 있습니다.