실무에 필요한 머신러닝 입문

“Introduction to Machine Learning with Python(파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝)” 책으로 머신러닝에 대한 수학적 해석보다 실무에 적용할 수 있는 기초 개념을 공부할 수 있는 스터디입니다.

기간
8주
모집인원
20명
참가비
월 3만5000원
22만원

스터디를 완주하면 5만원 환급

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

머신러닝의 수학적 해석보다 실무에 적용해보고 싶은 입문자

선형대수학, 통계학 등 사전 지식이 부족하지만 예제 위주로 머신러닝 알고리즘을 직접 적용해보고 싶은 비전공자

실제 데이터에 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 모델 평가 과정을 경험해보고 싶은 실무자

전통적인 머신러닝 알고리즘과 최신 동향을 모두 알고 싶은 입문자

전통적인 머신러닝 알고리즘과 최신 동향을 모두 알고 싶은 입문자

머신러닝의 기초가 되는 알고리즘을 공부하는 동시에 최신 알고리즘 동향을 이해하고 싶은 머신러닝 입문자

파이썬 입문을 미리 듣고 들으면 더욱 좋지만, 필수는 아닙니다. (파이썬 입문을 안들은 경우 1주차에 조금 더 시간을 투자하셔야합니다)

GOAL

스터디 학습목표

머신러닝 기초를 이해하고 실무에 알고리즘을 적용할 수 있다

데이터 적재, 데이터 전처리, 머신러닝 모델링, 성능 평가, 결과 해석 과정을 직접 실습하면서 실제 데이터 분석 프로젝트를 진행할 역량을 기를 수 있습니다.

다양한 알고리즘 현황을 공부하고 성능을 비교할 수 있다

지도학습/비지도학습으로 분류되는 머신러닝의 다양한 알고리즘의 장단점을 파악하고 주어진 문제에 적절한 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

실무에서 발생하는 문제를 머신러닝으로 해결할 수 있다

배운 알고리즘을 토대로 실제 데이터셋으로 구성된 프로젝트를 실행합니다. 단순 모델링 외에 현업에서 머신러닝을 적용할 때 고려할 사항들도 경험할 수 있습니다.

1주차 주간질문 보러가기

스터디파이, 이래서 특별해요!

서울에 살고 있지 않는데요?

스터디파이의 모든 스터디는 100% 온라인 방식으로 진행되기 때문에 전 세계 어디서든 스터디에 참가하실 수 있습니다.

일반 인터넷 강의랑 비슷한 거 아닌가요?

보통 25명 중에 1명만 구매한 온라인 강의를 끝까지 듣는다고 합니다. 하지만 스터디파이 온라인 스터디 참가자의 경우 2명 중 1명이 끝까지 공부하고 있습니다.

정말 스터디 참가비를 돌려주신다고요?

스터디파이와 끝까지 공부하면 처음 결제한 금액에서 5만 원을 돌려드립니다. 경험해보지 않으면 알 수 없는 환급의 기쁨을 경험해보세요.

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

  1. 매일 30분-1시간

    매일 30분~1시간씩 각자 편한 시간에 커리큘럼에 따라 개인 학습합니다.
  2. 자유로운 질문

    스터디 기간동안 스터디코치에게 공부 하면서 어려운 부분에 대한 질문을 할 수 있습니다. 질문에 대한 답변은 코치가 24시간 이내에 해드립니다.
  3. 주간과제제출

    한주동안 학습한 내용을 복습하며 주간 과제를 제출합니다.

  1. 공식적인 오프라인 모임은 따로 없습니다. 단, 스터디가 끝나고, 그룹원들의 요청이 있을 경우 코치의 재량으로 오프라인에서 모일 수도 있습니다.

PEOPLE

스터디 코치를 소개합니다.

구승모


  • 서울대학교 산업공학과 석사,박사과정통합과정 재학중(금융리스크공학연구실, 머신러닝 연구중)

  • KAIST 수리과학과 학사졸업

스터디코치 한마디

머신러닝의 단순 적용을 배우는 것이 아닌, 문제별로 적절한 방법론 선택과 결과 해석을 통한 인사이트를 얻는 연습을 할 수 있습니다.

CURRICULUM

커리큘럼 안내

[학습 교재]
[교재 준비 방법]
  • 개별 구입

[학습 방법]
  • 매주 책과 학습 자료를 바탕으로 주간 과제의 답을 제출하면 일주일에 한 번씩 온라인으로 주간 피드백을 드립니다. 학습할 때 궁금한 점을 온라인으로 질문하면 48시간 내에 답변을 받을 수 있습니다. 프로젝트는 2주 내 제출을 원칙으로 하지만 스터디 기간이 끝나고 추가로 2주(총 4주)간 질의응답을 할 수 있습니다.

[환급 기준]
  • 모든 주간과제를 매주 7일차 밤 11시 59분까지 제출하면 환급됩니다.

1주차 상세 커리큘럼

머신러닝의 이해와 Python 환경 구축
  • 머신러닝의 개념과, 머신러닝을 활용하여 풀 수 있는 문제를 이해한다.

  • Python 환경 구축과 머신러닝에 필요한 라이브러리 설치 및 기능을 공부한다.

첫주 주간질문 보러가기


Day 1

왜 머신러닝인가

Day 2

파이썬(3.7 version), 필수 라이브러리 설치

Day 3

Numpy, SciPy Library 실습

Day 4

Pandas Library 실습

Day 5

Matplotlib Library 실습

Day 6,7

2주차 상세 커리큘럼

데이터 탐색 및 전처리
  • 분석 전, 여러 가지 관점으로 데이터를 살펴본 후 분석에 적절한지 판단한다.

  • 머신러닝 모델에 적합한 형태로 데이터를 변환하는 전처리 과정을 공부한다.

  • 간단한 데이터셋을 사용해 데이터 탐색과 k-Nearest Neighbor 알고리즘을 적용해본다.

3주차 상세 커리큘럼

지도 학습(1)
  • “학습(learning)”의 개념을 이해하고 지도 학습과 관련된 지식을 공부한다.

  • Linear regression, Logistic regression, Naïve bayes, Decision Tree 알고리즘을 이해한다.

4주차 상세 커리큘럼

지도 학습(2)
  • Ensemble, Deep learning 알고리즘을 이해한다

  • 주어진 문제를 배운 지도 학습 알고리즘으로 해결한다.

5주차 상세 커리큘럼

비지도 학습(1)
  • 비지도 학습의 개념과 대표적인 차원 축소 기법인 주성분 분석(PCA)을 공부한다.

  • k-means clustering 알고리즘을 공부한다.

6주차 상세 커리큘럼

비지도 학습(2)
  • Hierarchical clustering, DBSCAN 알고리즘을 공부한다.

  • 주어진 문제를 통해서 clustering 알고리즘들을 비교해 본다.

7~8주 차 개요

프로젝트 진행

스터디 신청하기

시작 - 종료

11월 28일 목요 시작반

월 3만5000원 6개월 할부시
22만원 21만원
스터디 완주시 5만원 환급!
최종할인 남았어요.
  1. ... ...
    과제제출마감일 - 1주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 1주차
    스터디코치 구승모
  2. ... ...
    과제제출마감일 - 2주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 2주차
    스터디코치 구승모
  3. ... ...
    과제제출마감일 - 3주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 3주차
    스터디코치 구승모
  4. ... ...
    과제제출마감일 - 4주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 4주차
    스터디코치 구승모
  5. ... ...
    과제제출마감일 - 5주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 5주차
    스터디코치 구승모
  6. ... ...
    과제제출마감일 - 6주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 6주차
    스터디코치 구승모
  7. ... ...
    과제제출마감일 - 7주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 7주차
    스터디코치 구승모
  8. ... ...
    과제제출마감일 - 8주차
    ... 스터디코치 구승모
    과제제출마감일 - 8주차
    스터디코치 구승모

꼭 읽어주세요 👀

  • 카드사 포인트/ 선불/ 기프트카드로 결제하면 환불이 불가능하기 때문에 결제수단으로 사용하실 수 없습니다.
  • 온라인 스터디 시작 하루 전까지는 100% 환불해드립니다. 취소/환불약관 보러가기
  • 단, 일부 상품(제휴, 패스 등)의 경우 별도의 취소/환불 규정이 적용될 수 있습니다. (하단 상품상세설명 또는 FAQ 참조)
  • 환급액은 스터디를 결제하신 방식과 동일하게 지급됩니다.
  • 환급액과 상관없이 [개인정보 수집 이용 및 제 3자 제공에 동의]에 동의를 해주셔야 환급을 받으실 수 있습니다.
  • 스터디 환급액이 5만 원을 초과할 경우, 환급액을 기준으로 제세 공과금 22%를 차감한 뒤 지급합니다.
  • 환급 신청은 환급조건을 달성한 수료일로부터 반드시 60일 이내에 신청해주셔야 환급액이 지급됩니다.

자주 물어보는 질문 FAQ

신청 및 기타 문의는 카카오톡으로 문의 주세요.