Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning
강의 개요
코세라의 ‘Applied Machine Learning in Python’ 과정은 머신러닝의 기초를 배우고, 데이터 분석에 유용한 실용적인 기술을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정은 통계학적 이론보다는 적용 가능한 기법과 방법론에 중점을 두고 있습니다. 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, scikit-learn 툴킷 사용법을 익히며, 데이터 차원과 군집화 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.
단계별 커리큘럼
이 과정은 4개의 주요 모듈로 구성되어 있어, 단계별로 체계적인 학습이 가능합니다.
- 모듈 1: 머신러닝의 기초 – SciKit Learn 소개 – K-최근접 이웃 방법을 활용한 분류 문제를 통해 기본 개념과 작업 흐름을 이해합니다.
- 모듈 2: 지도 학습 – 1부 – 다양한 지도 학습 방법을 배우고, 모델 복잡성과 일반화 성능 간의 관계를 이해하는 내용이 포함됩니다.
- 모듈 3: 평가 – 머신러닝 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 유용한 평가 및 모델 선택 기법을 다룹니다.
- 모듈 4: 지도 학습 – 2부 – 고급 지도 학습 방법과 신경망, 데이터 유출의 문제 등을 학습합니다.
추천 이유
이 과정은 머신러닝을 처음 배우는 사람뿐만 아니라, 기술을 더 심도 있게 이해하고 싶은 중급 학습자에게도 훌륭한 선택입니다. 실용적인 프로젝트 작업을 통해 개념을 확실히 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 최신 머신러닝 기술을 통해 직업적 경쟁력을 높일 수 있습니다.
기술적 지나치기 쉬운 통계학적 이론 대신 실무적인 응용을 배우고 싶다면 이 코스를 적극 추천합니다. 실습 중심의 커리큘럼 덕분에 이론뿐만 아니라 실제 데이터에 적용할 수 있는 지식도 얻을 수 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning