- 데이터사이언스
- 중급
데이터 사이언티스트에게 배우는 파이썬 머신러닝 & 포트폴리오
파이썬 머신러닝 & 포트폴리오 강의입니다. 현직 데이터 사이언티스트에게 파이썬 머신러닝과 포트폴리오를 위한 캐글 노하우, 깃허브 관리방법 등을 배우고 데이터 분석 커리어를 시작해보세요.
- 코스 구성
- 총 48강, 약 10시간 39분
- 수강 기한
- 평생 수강
커리어 성장을 원한다면, 지금이 기회 !
할인가 확인하고, 현업 강사님과 함께 실무 노하우와 스킬을 마스터하세요.
머신러닝, 기초부터 포트폴리오 노하우까지!
국내 최고 데이터 전문가들의 파이썬 머신러닝 A to Z
01. 비전공자인데 머신러닝 시작할 수 있을까 고민한다면.
누구나 시작할 수 있는 머신러닝! 기초부터 다양한 기법, 실습, 프로젝트까지 체계적인 커리큘럼으로 학습합니다.
02. Kaggle, Dacon과 같은 경진대회는 도전도 해보지 못했다면.
단순 머신러닝에서 그치지 않고 GitHub, Kaggle, Dacon 등 사용법도 함께 알려드립니다.
03. 기업이 반하는 포트폴리오를 제작하는 비법이 궁금하다면.
현업 데이터 사이언티스트 2명이 직접 매력적인 포트폴리오를 만드는 방법을 알려드립니다.


우리 코스의 특징이 무엇인가요?
직무/분야별 취업시장이 원하는 포트폴리오!
프로젝트를 통해 무엇을 배웠는지 어떤 방식으로 데이터에 접근하여 분석했는지 직무, 분야별 포트폴리오 작성법을 배울 수 있습니다.
Git Hub 프로필 하나로 취업이 된다?
네이버, 카카오, 우아한형제들 등의 대기업 데이터 직군들은 무조건 사용하는 Git! 코드를 잘 작성하는 것 만큼, 코드를 관리하는 것도 중요합니다. 취업 및 이직을 위해 GitHub를 어떻게 잘 활용할 수 있는지 배웁니다.
데이터 사이언티스트 우대사항, Kaggle
국내외적으로 공인된 데이터 경진대회 Kaggle 수상과 고득점 경력은 취업 시 우대사항이 됩니다. 캐글 0.1%의 데이터 사이언티스트가 캐글 고득점 노하우와 활용법을 배울 수 있습니다.
코스에 대해 궁금한 점이 있으신가요?
1. 강의자료나 실습 코드는 어디에 있나요?
내 강의장에서 해당 강의를 이어보기하시면 왼쪽 상단에 "강의자료" 버튼이 있습니다.
클릭 시 zip파일로 다운로드되며, 강의 자료와 실습코드, 그리고 강사님께 문의할 수 있는 연락처가 포함되어 있습니다.
2. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?
실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다. OS는 Windows OS, Mac OS 모두 가능합니다.
이런 분들이라면, 이번 코스를 꼭 들으셔야 해요!
데이터 분석 포트폴리오 작성법이 궁금하신 분
취업을 위한 Git 활용법을 배우고 싶으신 분
Kaggle 고득점 노하우가 필요하신 분
우리 강사님을 소개할게요!

이인섭
- 현) 프리딕션 대표이사
- 전) 데이콘 데이터 사이언티스트
- 세종대학교 컴퓨터학과 졸
- 국가 토지연구원 빅데이터 교육 매니저
- KCB 금융데이터 경진대회 수상
- KBO 타자 OPS 모델링 대회 수상
- 서울 빅데이터 연합 학회 강사
- L카드 임직원, 사모펀드 변호사 등 개인 강사경력 다수

송근일
- 전) 데이콘 데이터 사이언티스트
- 서울대학교 통계학과 졸, 민족사관고등학교
- 캐글 상위 0.1%
- 펀다 상점 매출 예측 프로젝트 팀장
- 상상우리 이력서 매칭 프로젝트 팀장
- 수원대학교 빅데이터 강사
커리큘럼 (48)
-
[파이썬 머신러닝] SECTION1. 머신러닝이란?
00:13:341-1. 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝
00:07:591-2. 머신러닝 시작해보기
00:05:35 -
[파이썬 머신러닝] SECTION2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?" - PCA, 군집화, 분포도를 활용한 분석
01:55:042-1. 결과값의 정확도 - 공분산과 상관계수
00:08:302-2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?"(차원축소)
00:10:072-2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?"(차원축소 실습) part1
00:18:062-2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?"(차원축소 실습) part2
00:19:112-2. "집 값이 비싼 지역은 어디일까?"(차원축소 실습) part3
00:10:432-3. "무엇이 집 값의 차이를 크게 만들까?"(클러스터링)
00:12:582-3. "무엇이 집 값의 차이를 크게 만들까?"(클러스터링 실습) part1
00:14:542-3. "무엇이 집 값의 차이를 크게 만들까?"(클러스터링 실습) part2
00:20:35 -
[파이썬 머신러닝] SECTION3. "원하는 결과를 어떻게 예측할까?" - 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝 모델 만들기
01:38:173-1. 기계는 어떻게 학습하는가 - 지도학습
00:05:123-2. 머신러닝 예측 확률 높이기(kNN)
00:12:493-2. 머신러닝 예측 확률 높이기(kNN 실습) part1
00:21:453-2. 머신러닝 예측 확률 높이기(kNN 실습) part2
00:11:233-3. 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝(의사결정나무)
00:17:553-3. 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝(의사결정나무 실습) part1
00:03:563-3. 꽃의 종류를 예측하는 머신러닝(의사결정나무 실습) part2
00:09:543-4. 모델 성능 측정하기
00:15:23 -
[파이썬 머신러닝] SECTION4. "어떤 고객에게 집중해야할까?" - 앙상블과 금융 데이터를 이용한 예금 가입 가능성 예측하기
00:47:494-1. 머신러닝의 성능과 정확도를 향상 시켜주는 기법 - 앙상블
00:07:314-2. 예금 가입 가능성이 높은 고객 예측(배깅)
00:05:424-2. 예금 가입 가능성이 높은 고객 예측(배깅 실습)
00:18:334-3. 예측과 다른 고객을 통해 더 높은 실적 노려보기(부스팅)
00:09:344-3. 예측과 다른 고객을 통해 더 높은 실적 노려보기(부스팅 실습)
00:06:29 -
[파이썬 머신러닝] SECTION5. "결론이 무엇인가?"
00:49:205-1. 모델의 해석이 필요한 이유
00:06:155-2. 변수중요도(실습)
00:10:315-3. Shap Value 원리
00:07:295-3. Shap Value 실습
00:25:05 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION1. 데이터분석가란?
00:22:211-1. 데이터 분석가의 업무
00:10:591-2. 데이터 분석 과정
00:11:22 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION2. 나만의 포트폴리오 만들기
00:22:332-1. 프로젝트 관리하기
00:10:162-2. 깃허브 관리하기
00:04:202-3. 포트폴리오 관리하기
00:07:57 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION3. 맨체스터 유나이티드.. 왜 하위권 팀이 된 걸까?
01:14:213-1. 라이벌 팀과 비교 하며 부족한 포지션 찾기 part1
00:17:403-1. 라이벌 팀과 비교 하며 부족한 포지션 찾기 part2
00:17:063-1. 라이벌 팀과 비교 하며 부족한 포지션 찾기 part3
00:20:233-2. 그래서 어떤 선수를 영입해야 하는거야?
00:19:12 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION4. 오늘 매출은 얼마나 나올까?
01:19:184-1. kaggle 대회 참여를 위한 준비 – 피처 엔지니어링
00:20:454-2. kaggle 대회 참여와 고득점을 위한 분석 – 베이스라인 모델 part1
00:19:134-2. kaggle 대회 참여와 고득점을 위한 분석 – 베이스라인 모델 part2
00:09:194-3. 보조 데이터를 이용하여 성능 올리기 part1
00:15:484-3. 보조 데이터를 이용하여 성능 올리기 part2
00:14:13 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION5. 누구에게 돈을 빌려줄 것인가?
01:48:275-1. ML 포트폴리오의 기본
00:21:575-2. 문제정의 및 분석과정 정리 part1
00:16:065-2. 문제정의 및 분석과정 정리 part2
00:26:005-2. 문제정의 및 분석과정 정리 part3
00:14:555-2. 문제정의 및 분석과정 정리 part4
00:12:005-2. 문제정의 및 분석과정 정리 part5
00:17:29 -
[파이썬 포트폴리오] SECTION6. 포트폴리오 요약
00:08:176-1. 포트폴리오 요약
00:08:17
데이터 사이언티스트에게 배우는 파이썬 머신러닝 & 포트폴리오
매일 선착순 20명 한정! 할인가 확인하고 커리어 성장하세요!