[초급자를 위한] AutoKeras로 배우는 머신러닝 분석

[입문자를 위한] Power BI로 시작하는 데이터 시각화 강의에서는, 쿼리 편집기 활용하여 데이터를 편집하고 여러가지 도구를 활용해 데이터를 시각화하고 분석된 결과를 확인, 공유할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

Python에서 기본으로 제공해주는 Folium 라이브러리와 Google Cloud API 등을 활용해 봅니다. 별도의 툴 없이 코딩 기반의 공간 데이터 분석을 수행해 볼 수 있습니다.

엑셀과 같은 환경에서 분석하고, 파이썬 코드를 자동으로 만들어 보아요. Pandas, Seaborn과 비교하여 데이터 분석에 이해도를 높혀주는 강의입니다.

[입문자를 위한] QGIS로 시작하는 데이터 시각화 강의에서는, 공간데이터를 활용하여 기본적인 QGIS 프로그램 활용한 공간 분석 방법에 대해 배울 수 있습니다.

데이터 분석 입문자를 위한, 머신러닝 • 딥러닝 분석 기초 강의입니다

이 강좌에서는 딥러닝의 기초부터 시작하여 파이토치를 사용해 실제 숫자 분류기를 만들어 봅니다. 전혀 경험이 없어도 따라 할 수 있도록 설계되어 있습니다.

데이터 분석 입문자를 위한, 머신러닝 • 딥러닝 분석 기초 강의입니다

딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

오렌지3를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하며 머신러닝 개념을 알아보자!

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

4차 산업혁명 기술의 핵심인 ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) 및 자율주행차, 메타버스 등의 관련 기술을 기초부터 학습하여, 향후 기술의 변화를 대비할 수 있는 역량을 키우도록 합니다.

대용량 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 의사 결정을 지원하는 역량을 키워보자!

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀