데이터 모델링

Avatar KeithLee · 2018년 7월 3일

간단 소개:

데이터 사이언스에 대한 심도깊은 지식을 습득한 수강자들을 대상으로 한 모델링 강좌입니다. 현업에서 활용되고 있는 모델과 관련된 논문을 리뷰하고, 어떤 문제점을 어떻게 극복하면서 활용하고 있는지를 깊이있게 살펴보는데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 점점 중요성이 대두되고 있는 Bayesian 통계학과 머신러닝의 접점을 중심으로 모든 토픽을 Bayesian의 관점에서 다시 바라보면 기존의 머신러닝 모델들을 완전히 다르게 볼 수 있다는 점을 강조합니다.

 

주의사항:

시중에 나와있는 대다수의 수준 미달 머신러닝 강좌 수준의 지식만 갖고 계신 분, 코딩 경력으로 비벼볼 수 있다고 착각하시는 분들의 수강을 제한하고 있습니다. 데이터 사이언스 메인 강좌 수강생이 아니라면, 관련 전공으로 본인이 제 1저자인 A저널 논문 (최소한 Pipeline에 있는 논문)을 제출해주시기 바랍니다. 논문의 수학적인 깊이를 보고 최종 결정을 내리도록 하겠습니다.

 

수업 일정:

  • 미정

 

수강 신청 관련 사항:

  • 미정

 

강의 내용 (업데이트 예정)

 

활용 언어:

한국어, Python*

* R로 진행하는 데이터 사이언스 메인 강좌와 마찬가지로 Python 코드 모두 제공

* Python 코딩에 대한 사전 지식 (거의) 불필요 – 코드는 언어, 코딩은 기술일 뿐, 지식은 아님

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KeithLee

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