안녕하세요 데이터분석 직군으로 준비중인데 평소 자주 듣던 유데미 사이트에서 추가 학습 강의를 찾던 중
유데미 러닝 크루를 알게 되어 신청했고, 러닝크루 1기 리더로 선정되었습니다.
제가 선택한 강의 입니다. :
https://www.udemy.com/course/machine-learning-atoz/?couponCode=KEEPLEARNING
데이터분석을 하다보면 머신러닝을 통해 모델링을 진행하여 통계적 유의성을 확보하는데요
사용하다보니 개념과 정확한 방법, 개선할 점을 알아보고 싶어 이 강의를 선택하게 되었습니다.
아래는 추천 이유입니다.
- 모델을 훈련하기 위한 데이터셋의 전처리 단계에서의 필요한 점을 잘 알려줍니다.
- 마지막 행에 종속변수를 설정하고, 그 전 행까지 독립변수를 설정하여 벡터를 생성합니다.
- 결측값 처리 및 인코더, 스케일링을 통해 데이터 셋을 훈련에 적합하게 설정합니다.
- 거의 모든 머신러닝의 기초를 다뤄보고 라이브러리 사이트를 통해 향후 개인이 모델을 개선할 수 있도록 알려줍니다.
- 학습 모델 : 회귀모델, 분류, 군집화, 강화합습, NLP, 딥 러닝, 컨볼루션 신경망, 차원축소, 로지스틱 회귀
- 학습 모델의 기초와 수학적 지식을 배우며 간단한 예시로 사용법을 알 수 있어 좋았습니다.
- 직관 파트와 수학적 파트가 따로 있어서 이해하기에 매우 도움이 됩니다.
- 데이터 셋에 적합한 모델 찾는 방법
- 프로젝트를 진행하다보면 어떤 상황에 어떤 머신러닝을 사용하여 통계적 유의성을 얻어야할지 감이 안잡히는
경우가 생기는데요 이때 적용 가능한 사례를 알려줍니다.
- 프로젝트를 진행하다보면 어떤 상황에 어떤 머신러닝을 사용하여 통계적 유의성을 얻어야할지 감이 안잡히는
- Python 과 R을 같이 알려준다.
- 저는 Python을 사용한 데이터분석을 하지만 R을 사용하시거나 사용하고자 하는 분들에게 좋은 교보재가 될 것입니다.
- 앞으로 데이터분석 코스에 관심이 있거나 팀 프로젝트를 희망하는 분들이 계시다면 이 강의를 듣고 참여하시면 훨신 이해도 빠르고 프로젝트할 때 참여도를 높일 수 있을 것 입니다.
- 온라인으로 팀원 모집이 가능하여 공간에 대한 제약이 없다.
- 완강 이후 링크드인 으로 강사에게 유데미 인증서를 보내면 추가 학습이 가능한 무료 강의를 제공해줍니다.
(이후 관심있는 분야에 한 발자국 다가가 보세요!) - ML 기초 템플릿을 제공받아 개선하는 방법을 알려줘 효율적이다.
저는 러닝크루 기간 보다 빠르게 완강을 했는데요 이 전에 국비지원으로 데이터분석 코스를 수강했어서 복습개념으로
들었기 때문입니다. 그 동안 프로젝트에서 사용하면서 모호했던 부분을 정확히 할 수 있는 시간이어서 좋았습니다.
추가로 저는 아쉽게도 매니저님이 노력해 주셨지만 팀원이 모이지 않아 혼자 진행을 했습니다. 이 글을 보시고 러닝크루를 지원하시는 분들에게
추천하는 방법입니다.
- 1~2주마다 학습할 모델을 선정하여 강의를 듣는다.
- 이후 Kaggle 이나 데이콘에서 데이터셋을 선정하여 프로젝트를 진행하여 모델링을 학습해본다.
- 노션 템플릿을 다운 받아 일정관리를 하면서 진행하면 좋은 포트폴리오를 쌓을 수 있을 거라 생각합니다. :)
이상 글 읽어주셔서 감사합니다 :)
* 유데미 큐레이션에 가면 머신러닝 뿐 아니라 다양한 지식을 배울 수 있는 강의들이 있습니다. 들어가 보셔요
* 유데미 큐레이션 바로가기 : https://bit.ly/3HRWeVL 본 후기는 유데미 러닝크루 1기 활동 일지 리뷰로 작성되었습니다.
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