데이터 과학 및 머신러닝 기초

정제되지 않은 데이터를 의미 있는 인사이트로 바꾸고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르시나요? 이 과정은 데이터 과학의 세계로 가는 명확한 길을 제시하며, 데이터를 효과적으로 다루는 데 필요한 기본 원칙과 실용적인 기술을 가르쳐줍니다. 이 과정을 마치면 데이터 과학의 전체 워크플로우를 이해하게 될 것입니다. 명확한 텍스트 기반 설명과 실습을 통해 데이터셋을 가져와 분석을 위해 정리하고 준비하며, 예측을 위한 기능적인 머신러닝 모델을 구축하고, 그 성능을 평가할 수 있게 될 것입니다. 학습 내용: - 데이터 과학, 머신러닝의 핵심 개념 및 실제 적용 사례를 이해합니다. - Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 클리닝, 조작 및 탐색 기술을 연습합니다. - scikit-learn으로 회귀 및 분류 작업을 위한 첫 예측 모델을 구축합니다. - 표준 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하고 그 효과를 이해하는 방법을 배웁니다. - 모델의 예측력을 향상시키기 위한 기본적인 특징 공학(feature engineering) 기술을 적용합니다. - 데이터 분석 작업을 위해 대규모 언어 모델을 활용하는 프롬프트 엔지니어링의 기초를 파악합니다. 이 과정은 필수 용어와 기초 개념으로 시작하여 실용적인 기술로 넘어갑니다. 일련의 서면 강의와 코딩 연습을 통해 데이터 유형 이해부터 자신만의 머신러닝 모델 구축 및 테스트까지 진행하게 됩니다. 이 과정은 완전 초보자를 위해 설계되었습니다. 데이터 과학, 머신러닝 또는 통계에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. Python 프로그래밍에 대한 기본적인 지식이 있으면 도움이 되지만, 시작하는 데 필수적인 것은 아닙니다. 오늘 데이터의 세계로 여정을 시작하세요.