Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python
요즘 데이터 과학과 머신러닝이 각광받고 있는 시대입니다. 이에 따라 Coursera에서 제공하는 ‘Machine Learning with Python’ 강좌를 수강해보았습니다.
이 과정은 머신러닝의 기본 개념부터 시작하여, 다양한 알고리즘과 그 활용법을 배울 수 있도록 구성되어 있습니다.
**1. 과정 개요**
이 과정은 머신러닝이란 무엇인지에 대한 부드러운 소개로 시작합니다. 지도학습과 비지도학습의 개념을 배우고, 선형 회귀와 비선형 회귀, 간단한 회귀 등 여러 가지 주제를 다룹니다.
**2. 강의 모듈**
– **머신러닝 소개**
이 모듈에서는 머신러닝이 다양한 분야에서 어떻게 활용되는지 살펴봅니다. 예를 들어, 의료, 은행, 통신 분야의 활용 사례를 알아볼 수 있습니다.
– **회귀**
회귀 모듈에서는 선형 회귀, 비선형 회귀 및 다중 회귀에 대해 배우고, 다양한 데이터셋을 사용하여 실습을 진행합니다.
– **분류**
KNN, 결정 트리, 로지스틱 회귀, SVM 등의 다양한 분류 알고리즘을 배우고, 각 방법의 장단점을 이해할 수 있습니다.
– **클러스터링**
K-평균 클러스터링 알고리즘을 배우며, 고객 세분화에 어떻게 활용할 수 있는지 연구합니다.
– **최종 시험 및 프로젝트**
강좌의 마지막에는 배운 내용을 바탕으로 프로젝트를 진행하고, 동료 평가를 통해 보고서를 제출하는 기회를 가집니다.
**3. 결론 및 추천**
이 강좌는 머신러닝의 기초부터 응용까지 폭넓게 배울 수 있어 매우 유익합니다. 실습을 통해 직접 경험해볼 수 있는 기회가 많아 데이터 과학 분야에 진출하고자 하는 분들에게 적극 추천합니다.
Coursera의 ‘Machine Learning with Python’ 과정은 초보자들에게도 적합하므로 처음 머신러닝을 배워보려는 분들도 부담 없이 시작해보실 수 있습니다. 데이터 과학의 새로운 세계에 발을 들여보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python