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작성자: admin 작성일시: 2016-05-01 17:41:43 조회수: 261567 다운로드: 992
카테고리: 머신 러닝 태그목록:

데이터 사이언스 스쿨 (파이썬 버전)

들어가며

1장: 데이터 사이언스란

1절: 데이터 사이언스 학습 안내

2절: 데이터 분석이란

1부: 프로그래밍

2장: 데이터 분석 환경

3절: 데이터 분석을 위한 환경

4절: 도커와 리눅스 사용법

3장: 파이썬 프로그래밍 시작하기

5절: 파이썬 설치와 사용법

6절: 파이썬 기초 문법

4장: 파이썬을 이용한 데이터 분석

7절: NumPy를 사용한 벡터와 행렬연산

8절: Pandas를 사용한 데이터 탐색

9절: 시각화

5장: 데이터 전처리

10절: 파이썬을 사용한 문서 프로세싱

11절: 파이썬을 사용한 이미지 프로세싱

12절: 파이썬을 사용한 음성 프로세싱

13절: 파이썬을 사용한 지리정보 프로세싱

2부: 수학

6장: NumPy로 공부하는 선형 대수 기초

14절: 벡터와 행렬

15절: 연립방정식과 역행렬

16절: 선형대수와 해석기하

17절: 행렬의 분해

7장: SymPy와 SciPy로 공부하는 미적분과 최적화

18절: SymPy로 공부하는 미분과 적분

19절: SciPy를 이용한 최적화

8장: 확률론 기초

20절: 확률의 정의와 특성

21절: 베이즈 정리

22절: 확률 모형

9장: SciPy로 공부하는 확률 변수

23절: SciPy의 확률 분포 기능

24절: 이산 확률 분포

25절: 정규 분포와 통계량 분포

26절: 베이지안 모수 분포${}^{\ast}$

10장: 확률변수의 상관 관계

27절: 결합확률과 조건부확률

28절: 독립과 상관관계

11장: 검정과 추정

29절: 검정과 유의확률

30절: 모수 추정

31절: 베이지안 모수추정${}^{\ast}$

3부: 통계분석

12장: 통계분석 및 머신러닝 패키지

32절: StatsModels 패키지 소개

33절: Scikit-Learn 패키지 소개

13장: StatsModels로 공부하는 회귀분석

34절: 선형회귀분석의 기초

35절: 입력변수가 카테고리값인 경우

36절: 예측성능의 진단과 비교

PCA

37절: 과최적화, 교차 검증, 정규화

38절: 추천시스템${}^{\ast}$

14장: StatsModels로 시계열 분석하기

39절: 확률 과정

40절: ARIMA 모형

41절: 모형의 추정 및 진단

42절: 상태 공간 모형과 칼만 필터${}^{\ast}$

4부: 머신러닝

15장: 비지도 학습

43절: 클러스터링${}^{\ast}$

16장: Scikit-Learn을 사용한 머신러닝

44절: 분류의 기초

45절: 로지스틱 회귀분석

46절: QDA와 나이브 베이즈 모형

47절: 의사 결정 나무

48절: 앙상블 방법

49절: 퍼셉트론과 서포트벡터 머신

50절: 커널 서포트 벡터 머신

51절: 모형 최적화

52절: 비대칭 데이터 문제

17장: 신경망 모형

53절: 신경망 모형 기초

54절: 신경망 성능 개선

55절: CNN

56절: 확률론적 언어모형과 RNN

57절: Generative Adversarial Network${}^{\ast}$

교재 및 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.