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직업 불문, 나이 불문! 데이터 사이언스는 이제 필수적으로 배워야 한다고 말하는 사람!
00만 배우겠다면 독학으로 배워도 상관없다고 말하는 사람!
데이터 사이언스 교육에서 정말 중요한 것은 따로 있다고 말하는 사람!
바로 러닝스푼즈 데이터사이언스팀의 김규동 매니저입니다
데이터사이언스를 게임에 비유한 이야기부터 실무 현황과 직무 분류, 교육에 앞서 필요한 필수요소까지! 데이터사이언스에 대한 솔직한 이야기를 나눠봤습니다
데이터사이언스 교육기획자로 누구보다 트렌드에 민감하게 데이터사이언스 실무 교육을 기획해온 김규동 매니저의 인터뷰에서 여러분에게 필요한 진짜 데이터사이언스 교육을 찾아보세요 😊
영상에서 언급 된 규동님의 글도 한번 읽어보세요! 😊
👉 매니저Q의 브런치 : https://brunch.co.kr/@rbehd6129/1
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러닝스푼즈 홈페이지 : https://learningspoons.com
러닝스푼즈 기업교육 : https://learningspoons.com/page/b2b-detail/
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Datacamp 수강후기 – 2번째 연간구독의 중간을 맞이하며
데이터 캠프는 Python, R, SQL 등의 실용적인 데이터를 위한 코딩을 기준으로 많은 코스가 만들어져 있다. 구성은 강의 + 직접적으로 코딩을 해보면서 …
Source: bangsil.tistory.com
Date Published: 11/26/2021
View: 6080
데이터캠프
온라인 데이터 학습 사이트 데이터캠프(Datacamp)의 설립자이자 CEO 조너선 코넬리슨이 경영 일선에서 완전히 퇴진한다. 지난 2017년 직원과 ‘원치 않은 신체 접촉’을 …
Source: www.ciokorea.com
Date Published: 12/1/2022
View: 8062
데이터 청년 캠퍼스
한국데이터산업진흥원이 주관하는 빅데이터 청년인재 양성 교육(데이터 청년 캠퍼스)
Source: dataonair.or.kr
Date Published: 4/8/2021
View: 8478
빅데이터 부트캠프 15기
데이터 엔지니어링과 데이터 분석 기술을 활용한 빅데이터 플랫폼 구축 프로젝트를 완성하여 매력있는 개발자 포트폴리오를 완성하여 취업하세요!
Source: playdata.io
Date Published: 2/17/2021
View: 4584
가짜연구소 (Pseudo Lab) | 안녕하세요! ‘가짜’ 데이터 캠프가 …
안녕하세요! ‘가짜’ 데이터 캠프가 아니라, ‘진짜’ 데이터 캠프가 옵니다! 가짜연구소는 #DataCamp 의 official partner로서, 약 $30000 가치의 DataCamp 라이센스 …
Source: www.facebook.com
Date Published: 4/30/2022
View: 7764
[파이썬 공부하기] 데이터캠프에서 무료로 코딩 배우자
데이터캠프라는 외국 사이트이다. 이 사이트에 들어가면 데이터 분석, 시각화 등등의. 코딩의 기본이 되는 파이썬, R, SQL를 무료로 배울 수 있다.
Source: stock-heo.tistory.com
Date Published: 8/27/2021
View: 8002
일자무식으로 데이터 사이언스 도전기 – 브런치
DataCamp Python Data Scientist Track 학습기 | 프로그래밍과는 거리가 먼 한의대 출신으로 코딩 공부에 유혹당한 시점은 여러 서점과 국회도서관을 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 10/12/2022
View: 1637
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주제에 대한 기사 평가 데이터 캠프
- Author: 러닝스푼즈 – 성장이 필요한 순간
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- Date Published: 2021. 6. 2.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=CU9y60rGNSI
2번째 연간구독의 중간을 맞이하며
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Datacamp를 접한 것은 벌써 5년이 다 되어간다.
코세라 강의를 들으면서 좀 아쉬웠다는 것은 너무 “강의”로서의 느낌이 들었고, 철저하게 자신이 혼자 코딩을 많이 해봐야하는 생각이 들었다.
그 갈증을 해결해준 플랫폼이 바로 데이터캠프이다. 지금까지 일년 구독은 벌써 2번 구독하여 진행중이고, 처음 시작은 무료 체험도 해보면서 진행했다
데이터 캠프는 Python, R, SQL 등의 실용적인 데이터를 위한 코딩을 기준으로 많은 코스가 만들어져 있다. 구성은 강의 + 직접적으로 코딩을 해보면서 익히는 커리큘럼으로 되어 있다.
(어제자로 데이터캠프 사이트가 많이 바뀌어서 뭔가 새로운게 많이 추가된거 같다!! 둘러보고 새로운 내용은 업데이트 할 예정이다)
강의 구성
동영상 강의 (PDF파일에 기본으로강사가 설명 후 실습)
1) 강의
강의는 기본적으로 영어로 진행되고 기본적인 강의는 한글자막이 지원이 되고 있긴 하지만, 모든 수업에 제공되고 있진 않다. 강의별로 수업 길이는 다르지만, 쉬운 내용에 짧은 수업이면 2~3시간이면 전부 들을 수 있는 강의를 제공한다. 그렇다고 설명도 없이 마냥해보라는 것이 아니라 충분한 설명 후 실습에 들어간다. 강사는 한 사람이 쭉 강의하는 것이 아니라 각 코스마다 강사가 다르다. 강사가 나랑 맞지 않더라도 다른 강의는 잘 맞을 수 있다. 강의내용은 위의 PDF 파일로 제공이 되며 다운로드하여 소장할 수 있다.
데이터캠프 실제 강의 (무료강의 중)
2) 실습
실습창은 별도의 프로그램 설치가 필요없는 것이 대다수이다. 심지어 파이썬이나 R도 설치하지 않아도 된다. (우선 코드를 배우는 것이 목적이기 때문에). 강의내용을 바로 실습하고 올바른 코드를 넣으면 경험치를 받으며 다음 실습으로 넘어갈 수 있고, 혹시 정말 모른다고 하더라도 경험치 0을 받고 정답을 보고 넘어갈 수 있다. 경험치를 주기 때문에 마치 게임을 하는 것처럼 실습할 수 있다.
데이터캠프 실습창
2. 강의 장단점
<장점>
강의 뿐만 아니라 직접적으로 코딩을 하고 바로바로 실습해볼 수 있다.
대부분은 프로그램을 내 컴퓨터에 설치할 필요 없이, 연습해 볼 수 있는 공간을 제공한다.
강의를 하는 사람들이 업계에 직접 몸 담고 있는 사람들로 응용해서 결과를 만들어내는 수업을 한다.
내가 원하는 수업을 골라서 들을 수 있다.
강읭 내용은 PDF 파일을 제공한다.
커리어 트랙을 제공한다. 어떤 수업부터 들어야할지 모를 때 커리어 트랙을 따라서 시작해 볼수 있다.
해당 강의를 수료하고 나면 링크드인 같은 곳에 등재할 수 있는 수료증을 준다.
<단점>
기본적으로 영어 수업이다. 한국어 자막을 제공하고 있긴 하지만 전체 강의에 제공하는 것은 아니고 중요한 강의에는 제공한다.
얉게 가르치는 느낌을 준다. 응용수업의 경우에는 케이스에 포커스되어 내가 원하는 새로운 것을 할 때는 막막할 수 있다.
자신의 의지가 없으면 안하게 될 수 있다.
코딩 실습창만 제공하기 때문에 직접 저장하고 실행해보고 하는 것에 익숙하지 않는 초보들은 진짜 프로그램에서 돌려보면 에러를 어떻게 잡아야할지 모를 때도 있다.
강의에 대한 피드백을 받기 힘들다. community가 있지만, 강의 자체의 커뮤니티는 없다.
3. 가격
일년에 300 달러정도이지만, 가끔 행사로 50%~60% 할인한다. (연초, 블랙프라이데이 등등) 강의를 무료체험 해볼 수 있다. 무료강의를 듣고 다른 강의를 듣고 싶을 때 구독을 끊어봐도 된다.
4. 후기
코세라 데이터 사이언스 수업들과 비교해보면, 훨씬 재미있었다. 바로 실습해볼 수 있고, 연습할 수 있는 공간을 제공하여 쉽게 접근할 수 있었기 때문이다. 또한, 내가 관심있는 부분을 앞부분을 듣지 않고 무작정 듣고 따라할 수 있었다.
반면에, 코세라는 기본부터 시작했지만 강의 한 개를 끝낸 느낌이 확실했다. 내가 편식하지 않고 코딩을 배운 느낌. 그리고, 과제를 주기 떄문에 과제 끝내려면 정해진 시간내에 어떻게든 강의를 듣고 과제를 끝내게 된다.
데이터캠프의 경우에는 코스 트랙을 제공하지만, 그 부분을 따라가다가 관심있는 프로젝트를 따라하다보면 관심 있는 것만 하고 있는 나를 발견하게 된다. 예를 들면, 나는 파이썬 수업을 듣다가 금융관련 코딩을 하려다보니 뭔가 다른 것들은 거들떠 보지도 않게 되었다.
또한, 응용수업이 그렇듯 구글링해서 찾을 수 있는 패키지를 다루기 때문에 나중에 살짝 허탈하기도 했다. 하지만, 구글링 하다보면 찾는 시간 자체가 많이 들었었고 강사들 자체가 패키지를 만든 사람들도 많았기 때문에 구글링했을 때 나오는 패키지 코드들과는 전문성 자체가 달랐다. 패키지 사용의 정석을 배우는 느낌이다.
또한, 실습창에서 주는 경험치는 마치 게임을 하는 것 같다. 경험치를 많이 쌓아서 레벨업해야할 것 같은 기분이랄까? 올라가는 경험치를 보면 뿌듯하기도 하다.
이런 사람에게 추천해요 : 실습을 바로바로 해보고 싶다. 내가 원하는 것을 응용해서 만들어보고 싶은데 그게 코스로 제공되고 있다면..
이런 사람들에게 비추천해요 : 의지박약. 데드라인이 없기 때문에 의지가 중요하다.
* 직접 수강하였고, 정보제공 목적으로 개인적 경험을 공유하고자 쓴 글입니다.
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CIO Korea
CDO(Chief Data Officer), CDS(Chief Data Scientist), CAO(Chief Analytics Officer) 등 몇 년 전만 해도 없었던 직함들을 요즘에는 곧잘 확인할 수 있다. 이 직위들의 공통 분모는 물론 데이터다. 그러나 이제는 전사적으로 데이터 역량을 키우려는 시도에 관심이 쏠리고 있다. 가능한 신속하게 많은 데이터를 수집하려는 기업들의 움직임이 활발해지면서 한 가지 의문점을 가질 수 밖에 없다. 이런 엄청난 양의 데이터를 앞으로 어떻게 하면 실질적으로 활용할 수 있을까? 데이터 과학자를 넉넉히 채용하면 해결이 될지 모른다. 그러나 이 방법은 인력은 물론 예산 문제에 부딪히게 마련이다. 좀더 좋은 방법은 기업의 모든 수준에서 직원들은 더 많은 데이터를 처리하고 의미를 찾아내도록 하는 것이다. 신시내티 대학교(University of Cincinnati)의 비즈니스 분석 교육 책임자 제프리 캄은 “오늘날 직원들은 데이터 전문가가 되어야 한다. 모든 사람이 데이터 공학자가 되어야 하는 것은 아니지만 거의 모든 사람들이 데이터를 활용하는 방법을 배워 데이터 지향적으로 의사를 결정해야 한다”라고 말했다. 그는 “즉 기업들은 이제 데이터 과학자뿐 아니라 분석 결과를 소비하는 층도 교육시켜야 하는 상황이다”라고 강조했다. 분석 결과를 소비하는 층은 현장 감독자와 콜센터 교환원부터 시작하여 경영진까지 다양할 수 있다. 그리고 이들을 교육하는 최선의 방법을 찾는 것은 데이터 과학자를 채용하는 것보다 더 어려운 문제일 수 있다. 그에 따르면 신시내티대학교는 “고급 데이터 마이닝(Advanced Data Mining)”, “엑셀 분석(Analytics in Excel)”, “규범적 분석:” 최적화 문제 구축 및 해결(Prescriptive Analytics: Building and Solvin…
데이터 빅데이터 교육 역량 훈련 커리큘럼 분석 애널리틱스 데이터캠프
빅데이터 청년인재
데이터는 기존 산업의 혁신은 물론 신산업 창출 등 경제성장의 핵심 동력으로 미래 국가 경쟁력을 좌우하는 주요 자원으로 인식하고 해외 주요국은 데이터 기술 발전 및 시장 확대에 따라 데이터 활용의 기반이 되는 전문인력 양성을 위해 전략을 수립하고 투자를 확대 추진하고 있습니다.
또한 산업 수요 대비 국내 데이터 전문인력은 양적, 질적으로 부족하며 현장에서 필요로 하는 실무형 데이터 전문 인력의 미스매치 발생하고 있습니다.
이에, 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원은 산업에서 필요로 하는 데이터 고급인재 양성을 위해 데이터 관련 학부 전공자, 석‧박사 등 청년 대상 융합 프로젝트 기반의 데이터 전문교육 및 일자리 연계를 지원하고 있습니다.
[파이썬 공부하기] 데이터캠프에서 무료로 코딩 배우자
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https://campus.datacamp.com/
데이터캠프라는 외국 사이트이다.
이 사이트에 들어가면 데이터 분석, 시각화 등등의
코딩의 기본이 되는 파이썬, R, SQL를 무료로 배울 수 있다.
나는 편하게 페이스북으로 가입했다.
요즘엔 일일이 회원가입 항목을 입력하기 귀찮았는데
알아서 연동해서 가입할 수 있어서 편하다.
가입하면 R, 파이썬, SQL 선택하는 화면이 나오는데
캡쳐를 못했다.
일단 나는 파이썬을 선택!!
데이터캠프가 편한게 PC화면으로 보면 이렇게 4분할 화면으로 나온다.
왼쪽 상단 – 연습내용
왼쪽 하단 – 문제설명
오른쪽 상단 – 스크립트
오른쪽 하단 – 파이썬 프로그램의 idle이라 생각하면 쉬움.
이렇게 왼쪽 하단에 문제를 읽고
오른쪽 상단 스크립트에 답을 입력해준뒤
Submit Answer를 입력하면 채점을 해준다.
Run Code는 말 그대로 코드를 실행시켜주는 버튼이고
답을 잘 모르겠으면 왼쪽 하단의 Take Hint를 누르면 된다.
이렇게 객관식 문제도 출제되기도 함.
정답을 맞추면 문제 난이도에 따라 점수를 준다.
아직 이 점수를 모아서 어디에 쓸지는 알 수 없으나
대부분의 무료 코딩사이트나 어플리케이션에서 보면
잠긴 예제 등등을 풀 때 사용하지 않을까 싶다.
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.datacamp&hl=ko
구글플레이 스토어에 데이터캠프 어플도 있으니
휴대폰에 설치해서 이동중에 공부하기도 좋을 듯하다.
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일자무식으로 데이터 사이언스 도전기
프로그래밍과는 거리가 먼 한의대 출신으로 코딩 공부에 유혹당한 시점은 여러 서점과 국회도서관을 배회하면서부터 였다.
서가들을 장악한 “당신도 앱 개발을 할 수 있다!”류의 책들을 반복해서 보다 보니, 나도 왠지 트렌드 리더가 되어 뭔가 만들어 볼 수 있을 것 같다는 생각에 현혹되고 말았다.
당시는 아이폰을 사용하고 있던 터라 iOS가 왠지 멋지다는 생각에 겁도 없이 Objective-C 책을 구매했다.
어떤 배경지식도 없이 대략 훑어보기만 하고 구매한 Objective-C 책들로 시작한 코딩 공부의 결과는 처참했다.
이해가 되지 않는 개념도 한 두 가지여야지, 읽다가 지쳐 Xcode에 막 코딩으로 따라 해보려 해도, 일어난 에러는 파악도 안 되고, 실제 코드가 돌아가더라도 구석구석 미지의 세계인 Objective-C는 도저히 무리라고 판단했다.
포기한 채 시간만 보내던 어느 날, IT 업계에서 일하던 친구로부터 파이썬을 해보라는 추천을 받았다. 충분히 쉽고 요즘 스타트업계에서도 대세라는 평은 귀가 얇은 나를 유혹하긴 충분했다.
책만 대책없이 사는 흔한 코딩 학습자의 1례
파이썬 공부의 처음은 역시 책으로 시작했다. 일단 뭔가 쉬워 보이는 책 위주로 구매해 코드를 따라 해 보니, 훨씬 더 직관적인 파이썬은 매력적으로 느껴졌다. 그러나 쉬운 책들은 끝까지 따라 해 봐도 할 수 있는 게 극히 적었고, 이해도는 역시나 낮은 상태였다. 학습은 지지부진한 상태에 머물러 있는 듯했다.
그러다 수소문 끝에 웹브라우저 콘솔 상에서 코드를 실습해보면서 학습할 수 있는 플랫폼들을 발견하게 됐다.
그런 플랫폼들 중 Code School과 CodeAcademy를 먼저 시작해 보았다.
https://www.codeschool.com/courses/try-python
Objective-C 공부할 때 Code School을 이용해보았다. 특징은 애니메이션을 활용한 게임과 같은 요소가 있는 것이 재밌었다. Objective-C의 학습 이해도가 낮았던 탓에 결과는 좋지 않았지만 흥미를 유발하는 요소가 많았던 점은 장점이었다.
CodeAcademy는 Code School과 같은 애니메이션은 없었지만, 파이썬 기초를 익히기엔 좋은 코스가 있었다. 그래서 유료결제를 하고 이 코스를 완주했다. 기본적인 파이썬 문법을 익히기엔 실제 콘솔에 코드를 쳐보면서 실행되는지 확인하는 것이 확실히 효과적이었다. 학습하는 동안 버그가 조금 있어 구글링으로 찾아보고 넘어가는 과정은 있었지만, 전반적으로 만족스러웠다.
파이썬은 범용성이 장점인 언어답게 구현할 수 있는 것이 무척 많다. 그중 데이터 쪽이 끌렸다. 이후 논문을 쓸 때도 활용 가능할 듯했고, 데이터 분석으로 할 수 있는 것들이 증가하고 있는 것이 느껴졌다.
대표적인 MOOC 플랫폼인 Coursera의 몇 강의들을 들어보며 데이터 분석이나 머신 러닝이 어떤 분야인지 감을 익혔다. 존스 홉킨스 대학의 R programming 강의는 입문 수준의 강의라 따라 할 만했지만, 유명한 스탠포드 대학 앤드류 응 교수님의 Machine Learning 강의는 굉장히 힘들게 수료했다.
Coursera에서 들은 강의들. (개인정보는 삭제했다.)
이후 Pycon과 ‘데이터야 놀자’ 등의 여러 컨퍼런스를 다녀보면서 데이터 쪽을 열심히 해봐야겠다는 생각을 굳혔다.
이번에도 CodeAcademy 같은 학습 플랫폼을 찾고 싶었는데, ‘데이터야 놀자’에서 어느 강의하신 분이 추천한 DataCamp를 알게 됐다. 그분은 R공부용으로 추천했지만 Python 코스도 있었기에 시도해보기로 했다.
DataCamp에 있는 Data Scientist with Python 트랙은 총 20개의 코스로 구성되어 있다.
기초적인 파이썬 문법부터, 데이터 조작, 시각화, 머신러닝, 딥러닝을 포함한 방대한 양을 보니 도전의식이 불끈 솟았다.
느린 학습능력 탓에 얼마가 걸릴 진 모르지만, 빠르게 결제 카드를 꺼내서 유료 코스들을 시작했다.
DataCamp의 유료 코스들을 이용하는 비용으로 매 달 25달러가 청구된다..
일을 하면서 공부를 하는 상황이라, 학습 속도는 매우 지지부진했지만 느린 가운데 포기하진 않았다.
트랙 설명엔 67시간짜리 트랙이라고 되어 있었지만, 나의 경우엔 여러 달이 걸려서야 20개 코스 한 바퀴를 학습 완료했다.
DataCamp에서의 Python을 활용한 데이터 사이언스 학습에 대한 간단 리뷰는 다음과 같다.
1. 확실히 웹브라우저 콘솔에서 예제들을 즉시 코딩해볼 수 있는 플랫폼은 참 좋다. 배경지식이 없는 비전공자에게 책 보다 더 이해가 잘 된다고 느껴진다.
2. 영어가 장벽이다. 데이터 분석의 경우 통계라던지 머신 러닝의 개념들은 영어 실력이 뛰어나지 않은 경우엔 이중 장벽이 된다. 같은 내용의 한국어 컨텐츠였으면 더할 나위 없이 좋았을 것 같다. 더불어 짧은 영상 강의이긴 하지만 영어 자막이 제공이 되지 않는 점은 불편하다. 온전히 리스닝으로 이해하는 게 버거운 영어 실력이라 더욱 그랬다.
3. 내용의 충실도가 좋다. 어떤 책 한 권이나 MOOC 강의 하나를 끝냈는데 막상 배운 게 얼마 되지 않아 보이는 경우가 있다. 이 트랙의 20개 코스를 끝내고 나면 그런 허기짐은 느껴지지 않는다. 파이썬을 활용한 데이터 사이언스의 구석구석을 배워볼 수 있는 콘텐츠이다.
DataCamp의 Data Scientist with Python Track의 20개 코스를 다 완료하고 나면 다음과 같은 인증서가 뜬다. (개인정보는 삭제했다.)
파이썬과 데이터 사이언스를 학습할 수 있는 플랫폼 혹은 컨텐츠 들은 매우 많다. 어떤 계기로 DataCamp를 선택하긴 했지만, 가장 좋은 컨텐츠라고 생각하진 않는다. 특히 한국인이라면 영어보단 한국어로 학습하는 게 더 유리할 것이다.
다른 여러 플랫폼에 비해 장점도 단점도 있지만, 본인에게 적절한 핏이라면 충분히 선택해볼 만하다고 생각된다.
물론 이 학습 트랙을 한 번 처음부터 끝까지 했다고 해서 모두 이해하고 바로 데이터 분석이 가능한 건 아니다. 복습이 필요하고, 이해가 미진한 개념들은 다른 자료나 구글링을 통해 이해할 필요가 있다.
특히 DataCamp는 영어 기반 컨텐츠이기에 다소 이해하기 힘들었던 여러 통계, 머신러닝 개념들이 많았다. 하지만 구글에선 이를 설명해주는 수많은 블로그 포스트와 유튜브 영상들을 찾을 수 있다.
다소 이해가 힘들었던 개념들을 상세하고 쉽게 설명해주는 여러 포스트와 영상들을 링크로 덧붙일까 한다. 이 리스트는 이후 더 좋은 컨텐츠를 찾는 대로 업데이트할 계획이다. 혹여나 이 플랫폼으로 파이썬 혹은 데이터 사이언스를 학습할 이에게 도움이 되었으면 하는 바람이다.
향후 학습 계획은 아직 베타 서비스이긴 하지만 DataCamp의 프로젝트 실습 과정이 있다. 주피터 노트북 상에서 실제 데이터 분석 프로젝트를 실습해 볼 수 있다. 이 프로젝트 실습 과정과 실제 기업에서 제공하는 데이터를 가지고 데이터 사이언스 문제를 풀어볼 수 있는 Kaggle을 더불어 해 볼 계획이다.
DataCamp의 프로젝트 실습
Kaggle에서는 실제 실습 가능한 데이터셋들을 제공한다.
Data Science 개념 이해를 위한 한국어 자료 링크 모음
최종 업데이트 2017/11/16
파이썬 기초
파이썬 공부를 위한 책으로 <점프 투 파이썬>이 많이 추천된다. 위키 독스에 내용이 공개되어 있으니, 파이썬 기초 문법에 대해선 참고하기 좋은 자료이다. DataCamp의 파이썬 기초 과정을 따라 해 보는 것만으로도 꽤 익숙해질 수 있다.
https://wikidocs.net/book/1
데이터 분석, 통계 관련 개념들
Exploratory data analysis(EDA)
탐색적 데이터 분석(EDA)은 도표, 그래프, 요약 통계 등을 통해 데이터를 체계적으로 둘러보는 방법이다. 데이터 시각화와 겹치는 개념으로 들리기도 한다. EDA에 시각화가 많이 포함되지만 구분할 필요가 있다. EDA는 연구의 초기단계에서 이루어지고, 데이터 시각화는 분석 결과를 커뮤니케이션하기 위해 연구의 마지막 단계에서 행해진다. (출처 : 데이터 과학 입문, 레이철 슈트, 한빛미디어)
Cosine Similarity
http://bearfoon.tistory.com/12
Empirical Cumulative Distribution Function(ECDF)
https://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function
Bootstraping
선형대수 개념 이해
머신러닝을 공부하다 보면 선형대수의 개념 이해가 필수적이다. 학부에서 공부해놓지 않은 비전공자의 경우 책으로만 공부하기엔 막막하다. 완전한 이해까진 아니더라도 대략적인 개념 이해를 하는 데 비록 PPT 화면상으로 음성만 있는 형태의 강의이긴 하지만, 개인적으로는 Jaeoh Lee님의 유튜브 영상이 도움이 되었다. 머신러닝을 공부하기 위핸 선형대수의 개념 이해가 필요하다면 참고해보자.
머신 러닝
좋은 영상 자료 : 허민석 유튜브 강의
: 머신러닝에 대한 여러 개념과 구현하기에 대한 유튜브 영상들이다. 한 클립의 길이가 길지 않으면서도 개념을 이해하기에 좋은 설명을 담고 있다.
지도 학습Supervised Learning
Classification
K-nearest Neighnors
: 허민석 유튜브에서의 설명이 가장 이해하기 쉬울 듯하다.
: 위키피디아에도 설명이 있으니 참고할 만하다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/K-최근접_이웃_알고리즘
Overfitting underfitting
: 데이터 분석을 알아야 하는 사람이라면 꼭 알아야 하는 오버피팅에 관한 설명 영상이다.
Regression
Linear regreession
:선형회귀에 대한 설명이 쉽게 되어있는 포스트이다.
https://medium.com/mathpresso/mathpresso-%EB%A8%B8%EC%8B%A0-%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94-4-%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EB%B6%84%EC%84%9D-regression-1-6d6cc0aaa483
Cross-validation
: Cross-validation(교차검증)의 개념과 Scikit-Learn에서의 교차검증기능 사용 방법에 대해서까지 자세히 설명된 포스트이다.
https://datascienceschool.net/view-notebook/266d699d748847b3a3aa7b9805b846ae/
K-fold Cross-validation
: K-fold Cross-validation에 대해 자세한 설명이 포함된 페이지이다. 좀 더 이해가 쉬운 문서를 참고하면 좋을 듯하다.
머신 러닝의 모델 평가와 모델 선택, 알고리즘 선택 – 3장. 크로스밸리데이션과 하이퍼파라미터 튜닝
http://yamalab.tistory.com/44
http://sonjju.tistory.com/132
Fine-tunning
http://haandol.github.io/2016/12/25/define-bottleneck-feature-and-fine-tuning.html
Logistic regression and ROC curve
https://medium.com/mathpresso/mathpresso-머신-러닝-스터디-4-회귀-분석-regression-2-4f938f1f1c2d
AUC computation
http://pyopyo03.tistory.com/8
비지도 학습Unsupervised Learning
t-SNE
https://ko.wikipedia.org/wiki/T-분포_확률적_임베딩
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/28/tSNE/
PCA(주성분 분석), NMF(Non-negative matrix factorization)
: PCA, NMF가 모두 설명된 슬라이드쉐어 자료이다.
딥러닝
홍콩과기대 김성훈 교수님 유튜브 강의
: 딥러닝에 대해서는 홍콩과기대의 김성훈 교수님의 유튜브 강의가 유명하다. 한국어로 쉽고 상세하며 꼼꼼한 강의로 이 보다 더 좋은 자료를 찾기는 쉽지 않을 것 같다. 딥러닝의 Linear Regression, Nueral network(CNN, RNN), Gradient descent, Backpropagation 등을 개념 이해를 위하 김성훈 교수님의 강의를 추천한다.
Neural Network 쉽게 이해하기
http://channelofchaos.tistory.com/99
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