실제 애플리케이션을 통한 데이터 과학 및 머신 러닝

데이터는 현대 혁신의 원동력이지만 원시 숫자를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하려면 구조화된 접근 방식이 필요합니다. 이 교육 과정에서는 사전 프로그래밍 경험이 없어도 데이터 과학 및 머신 러닝의 필수 개념을 학습할 수 있습니다. 기본적인 통계 개념을 이해하는 것에서부터 깨끗한 Python 코드를 작성하고, 최신 데이터 구조를 조작하고, 예측 모델을 구축하는 것까지 학습할 것입니다. 또한 이러한 모델이 의료 및 산업 제조와 같은 전문 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 데 어떻게 적용되는지도 배울 것입니다. 무엇을 배울 것인가: - 기본적인 데이터 과학 개념, 통계 기준, 머신 러닝 라이프사이클 이해 - 현대적인 데이터 라이브러리를 사용하여 깨끗한 Python 코드를 작성하여 복잡한 데이터 세트를 정리, 조작 및 분석합니다. - 분류, 회귀 및 클러스터링을 위한 머신 러닝 모델을 구축하고 평가합니다. - 신경망 기본 사항을 탐색하고 딥 러닝이 비정형 데이터 문제를 해결하는 방법을 이해하십시오. - 제조 및 의료 분야의 도메인별 시나리오에 데이터 과학 방법론을 적용 - 기본 MLOps 관행을 구현하여 버전을 추적하고 배포를위한 모델을 준비합니다. 기본 정의와 데이터 분석 기초로 시작하여 모델 구축, 신경망, 산업별 사례 연구로 점진적으로 진행합니다. 서면 설명과 실습 코딩 훈련을 통해 강력한 개념적, 실습적 기반을 구축할 수 있습니다. 이 과정은 데이터 과학 분야에 참여하고자 하는 초보자를 위해 설계되었으며, 이전 프로그래밍이나 고급 수학 배경 지식이 필요하지 않습니다. 데이터 과학과 머신 러닝의 세계로의 여정을 지금 시작하십시오.