안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다. 2021년 SQLER 커뮤니티 프로젝트로 진행된,

머신러닝 강좌가 완료되었습니다.

 

머신러닝강좌는 전체 15개의 강좌로 제공되며, 처음 머신러닝을 시작하는 개발자를 위해 제작되었습니다.

Jupyter notebook 구성부터 기본적인 conda 환경 세팅은 물론, scikit learn으로 

머신러닝을 공부하려는 개발자 분들께 많은 도움 되시길 바랍니다.

 

SQLER의 Python & 머신러닝 전체 강좌 목록

개발자 커뮤니티 SQLER.com - Python 무료 강좌 - 기초, 중급, 머신러닝(2021년 1월 업데이트)

위 링크에서 전체 강좌 목록을 보실 수 있습니다.

 

SQLER의 개발자 분들께 많은 도움 되시길 바랍니다.

 

 

머신러닝 강좌 목차

1. 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 구성

2. Anaconda와 Conda 구성

3. Pandas 소개

4. Pandas DataFrame

5. Pandas DataFrame에 질의(Query)

6. CSV 파일과 주피터 노트북

7. Pandas DataFrame으로 CSV 파일 읽고 쓰기

8. Pandas DataFrame 컬럼(column) 분할(split)과 삭제(remove)

9. 중복데이터와 결측값(missing value) 처리

10. 머신러닝을 위해 scikit-learn으로 트레이닝 데이터와 테스트 데이터 분할

11. scikit-learn으로 선형회기(linear regression) 모델 머신러닝 트레이닝 수행

12. 머신러닝 모델 테스트

13. 모델의 정확도 평가(accuracy evaluating)

14. NumPy와 Pandas

15. Matplotlib으로 데이터 시각화(visualization)

 

 

감사합니다.