서비스 산업 데이터를 활용한 머신러닝 분석

2019.10.18 - 2020.05.01

멀티캠퍼스(Multi Campus) - 4차산업혁명 선도인력 양성 과정

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[교육 과정]

• language: Python | R | HTML | CSS | Javascript
• IDE: Visual Studio Code | Atom | PyCharm
• Database: Oracle
• Tool: Anaconda | Jupyter notebook | FileZilla | sqldevelper
• Server: putty
• Web: HTML5 | CSS3 | Javascript
• Library: Pandas | Numpy | Matplotlib | Seaborn
• Machine Learning Library: Sklearn
• Deep Learning Library: Keras | Tensorflow | Spark
• WebDriver: selenium | BeautifulSoup
• Web Framwork: Django

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1. 통계 기반의 데이터 분석

• R

  • reshape2 | KoNLP | dply | ggplot2
  • R 기반 세미 프로젝트

• 통계 분석 이해 및 실습

  • 탐색적 데이터 분석
  • 통계적 유의성 검정

• 머신러닝 기반 통계

  • 회귀 | 예측 | 분류

  • 비지도학습

    
    

2. Spark/ Python 머신러닝 분석

• Python
  • 제어문 | 함수와 객체, 클래스
  • 지도학습 | 비지도학습
  • 데이터 전처리 | 피처 엔지니어링
  • MNIST | Titanic | IRIS
• Spark
• Keras
  • LSTM | CNN | DNN

3. 특강

• Github 특강
  • Git
  • Flask 기반의 챗봇 서버 구축
• Telegram Chatbot 특강
  • Telegram API
  • Webhook을 활용한 응답형 챗봇 제작
• 프로젝트 관리 특강

4. 알고리즘 스터디

• Stack & Queue

• Greedy

• Tree

• DFS

• BFS