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누구나 선형대수! 기초부터 머신러닝 프로젝트까지

(3기 모집 중! 오프라인 Only) 초보라도 머신러닝&딥러닝 알고리즘을 완벽하게 이해하고 싶다면, 함께 수학하세요! 기초부터 실전 프로젝트까지 6주만에 완벽 터득하는 선형대수!

강의 일정
22.07.02 ~ 22.08.06 (총 6회) 매주 토요일 10:00~13:00 (총 18시간)
강의장
외부 대관 (1~3강)-> 강남대로 94길 15, S2빌딩 3층 (4~6강)(지도확인)
강의 방식
선형대수 머신러닝
선형대수 머신러닝
선형대수 강의

데이터를 다루는 사람이라면 필수, 선형대수

선형대수, 왜 배우고 머신러닝에 어떻게 적용하는지는 모른다구요?

비전공자 출신 강사님의 입장에서 공감하고 쉽게 이해시켜주는 선형대수!

선형대수의 기초부터 머신러닝 알고리즘의 원리 및 적용을, 다양한 도메인 데이터로 실습&프로젝트로 완벽 체득합니다.

이 선형대수 강의가 특별할 수 밖에 없는 이유!

01

책으로만 배워왔던 선형대수 이론을 머신러닝과 직접 연결시켜주는 유일한 강의!

02

강의를 수강한 후, 선형대수를 기반으로 다시 태어나는 데이터 사이언티스트!

03

알고리즘의 근간이 되는 선형대수의 A부터 Z까지 이론과 실습을 매주 병행!

본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • * 해당 과정은 정원 초과 시 조기 마감될 수 있습니다.
  • * 100% 오프라인 현장 강의로만 진행되며, 코로나19 상황에 따라 온라인 라이브가 동시 진행될 수 있습니다.
선형대수 강의
강의특징

탄탄한 실무력을 갖춘 강사님께서
여러분이 속해있는 기업의 선형대수 적용법을 도와드립니다!

  • 「알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬」 저자 직강!

    ‘선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬’, ‘알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬’을 집필한 저자가 선형대수를 직접 강의합니다. 행렬의 기초 개념부터 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝의 응용까지 다룹니다.

  • 선형대수 핵심 개념들을 알기 쉽게 설명!

    선형대수의 중요성은 다들 인지하고 있지만 왜 중요한지, 무엇이 중요한지는 알지 못하는 경우가 많습니다. 이 강의는 선형대수를 왜 배워야 하는지부터 어떤 개념들을 알아야 하는지 다루고, 추상적인 개념을 그림을 포함한 쉬운 설명으로 안내합니다.

  • 파이썬 구현부터 머신러닝 적용까지!

    선형대수 기초 개념을 학습한 이후에는 파이썬 실습을 통해 이론적인 내용을 자기 것으로 만듭니다. 그리고 실제 머신러닝 예제를 풀어보면서 선형대수가 머신러닝에 어떻게 사용되는지 이해하는 시간을 가집니다.

강의 자료

우리는 이런 내용을 배워요!

선형대수 강의

선형대수 강의

선형대수 강의


선형대수 강의

선형대수 강의

선형대수 강의

수강효과

수강 후, 이렇게 성장해요!

01

선형대수의 복잡한 개념들을 이해

지금까지는 복잡하고 추상적인 선형대수였다면 이 수업을 통해 다양한 선형대수 이론을 이해할 수 있습니다. 그리고 파이썬을 이용해 자신이 원하는 상황에 원하는 방법을 사용할 수 있습니다.

02

선형대수 개념을 실제 응용

단순히 선형대수 이론을 머리로만 이해하고 실제로 사용할 수 없다면 의미가 없을 것입니다. 이번 강의를 통해 머릿속에 있는 선형대수 지식을 꺼내서 파이썬으로 거리낌 없이 사용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.

03

커리어 시작과 현업 적용을 위한 로드맵 작성

커리어를 시작하는 분이라면 선형대수 기초를 확실히 다짐으로써 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝을 학습하기 전 기틀을 마련할 수 있습니다. 만약 실제 현업에서 일하는 개발자라면 선형대수 지식을 업무에 적용할 수 있습니다. 결론적으로 자신이 생각하는 로드맵을 선형대수와 함께 시작할 수 있게 됩니다.

수강대상

이런 분들이라면, 이번 강의를 그냥 지나치지 마세요!


현업에서 선형대수를 이용해 실제 속해있는 기업에 적용해보고 싶으신 분


논문이나 행렬 수식만 나오면 막히는 분


머신러닝을 하고 싶은데 선형대수 지식이 없어서 망설여 지시는 분


데이터 분석을 넘어 AI 엔지니어로 성장하고 싶은 분

강의에 대해 궁금한 점이 있으신가요?

Q. 오프라인으로만 진행하나요?

해당 과정은 100% 오프라인 현장 강의로만 진행됩니다.
하지만 코로나19 상황이 악화될 경우, 오프라인 및 온라인 라이브 동시 진행으로 변경되실 수 있습니다.
과정 진행 시간 동안 담당 매니저가 Slack 방을 운영할 예정이며, 강사님과도 Slack 방을 통해 언제든 소통하실 수 있습니다.

Q. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?

실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다. OS는 Windows OS, Mac OS 모두 가능합니다.

Q. 실제 프로젝트도 같이 진행되나요?

6주라는 시간동안 선형대수에 대한 다양한 학습을 압축하여 진행하다 보니, 프로젝트로 진행이 될 수 있습니다.
다만 강사님께서 제공해주시는 실습 자료와 지속적인 커뮤니케이션을 통해 충분히 만족스러운 결과를 가져가실 수 있을 것입니다.

강사소개

실무 경험이 뛰어난 강사님과 함께!

'알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬' 저자이신 강사님과 6주간 함께 합니다!

장철원
장 철 원
Career
  • 「알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬」 저자
  • 「선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬」 저자
  • 「웹 크롤링 & 데이터 분석 with 파이썬」 저자
  • 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 강의, 패스트캠퍼스
  • 파이썬 머신러닝 강의, 한국정보통신기술협회
  • 전) NHN IT 보안실
  • 전) 크래프톤 데이터 분석실
  • Florida State University 통계학 박사과정 휴학
  • 고려대학교 통계학 석사
  • 충북대학교 통계학 학사
저서
  • 선형대수

    선형대수

    선형대수

Q. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요 "알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬", "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 저자 장철원입니다. 저는 통계학을 전공했으며 크래프톤 데이터분석실에서 데이터 분석 업무를 수행했었고 NHN IT 보안실에서 머신러닝 엔지니어 업무를 수행했었습니다. 현재는 인공지능 관련 프로젝트에 프리랜서 개발자로 참여하고 있으며, 강의를 하고 책을 집필하고 있습니다. 현업에서 일을 하면서 그저 공부를 위한 선형대수가 아닌, 머신러닝을 실제로 적용하기 위한 선형대수를 전달해 드릴 예정입니다.

Q. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝을 하기 위해 필요한 선형대수를 다룰 예정입니다. 이를 위해 선형대수의 기본 개념인 스카라, 벡터, 행렬에 대해 익히고 본격적으로 행렬에 관련된 이론을 배웁니다. 전치행렬, 대각행렬 등과 같은 다양한 행렬을 다루며, 내적, 고윳값, 고유벡터, 직교, 대각화 등에 대해 다룹니다. 행렬의 개념을 익혔다면 파이썬을 활용해 실제 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝에 적용해봅니다. 이론을 실제로 적용해보면서 선형대수를 실전에 사용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다. 수업은 각 단원 별로 개념 - 이론 - 파이썬 실습 - 넘파이 실습으로 진행됩니다.


Q. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

많은 사람들이 파이썬을 이용해 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝을 하기 위해선 넘파이, 판다스, 사이킷런, 텐서플로 등 여러 가지 라이브러리들을 사용합니다. 그러나 이들 라이브러리는 여러 가지 편리한 기능을 제공하지만, 실제 업무에서 사용하실 때는 적용하기 어려우신 경우가 많으실 겁니다. 왜냐하면 예제 데이터로 학습 모델링에만 집중했던 학습 과정 때와는 달리 실제 데이터를 사용할 경우 학습 모형을 적용하기 전 데이터 전처리 과정이 필요하기 때문입니다. 이때, 데이터는 행렬의 형태를 띠므로 선형대수의 이해가 필수적이며, 본 강의 시간에 배운 선형대수 내용을 실제 데이터에 적용할 수 있을 뿐 더 나아가 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지 적용합니다. 

Q. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강 대상에 적합할까요?

데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 분야와 같이 데이터를 다루는 필드에 계신 분들에게 적합한 강의입니다. 우리는 분야에 따라 다양한 데이터를 다룹니다. 그리고 각 분야에 따라 데이터 특성이 다릅니다. 그러나 데이터의 형태와 상관없이 선형대수 지식을 알고 있는 상태에서 데이터 분석을 한다면 이는 확실히 기존 분석과 차별화될 수 있습니다. 머신러닝 관련 내용을 학습하고 실제 적용을 하려다 실패해본 경험이 있으신 분들이라면 제 말의 뜻을 이해하실 수 있을 것입니다.  

Q. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

대부분 선형대수 강의라고 하면 이론적인 설명에 치중한다던가, 넘파이를 활용한 간단한 실습 정도가 포함되어 있는 경우가 대부분입니다. 그러나 수업시간에 이론을 학습한 것과 이를 실전에 적용하는 것은 전혀 다른 문제라고 생각합니다. 대부분 선형대수를 공부해보신 분들과 이야기해보면 개념들은 알고 있지만 이를 코딩으로 적용하지 못하는 경우가 많습니다. 저는 이런 점들을 고려해 “알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬”을 집필했고, 제가 쓴 책 내용을 기반으로 강의에 녹여낼 예정입니다.  

Q. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있다면?

강의를 다니다 보면 이런 질문을 받습니다. “선형대수가 왜 중요한거에요?”, “선형대수가 머신러닝에 어떻게 적용되는 건가요?” 이 질문들에 대한 답을 제 강의에서 찾아가실 수 있도록 열심히 준비하겠습니다. 선형대수 분야 특유의 추상성과 복잡함으로 지금까지 공부하는 데 어려움을 겪으셨다면 이제는 선형대수를 이해하고 실전 응용까지 가능하도록 제가 도와드리겠습니다. 그럼 강의 때 뵙도록 하겠습니다!

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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매일 선착순 20명 한정! 할인가 확인하고 커리어 성장하세요!