구분

주요내용

<1일차>

8시간

• 머신러닝 • Pandas를 활용한 데이터 처리

• Logistic Regression 이론 • Decision Tree 이론

• 경진대회 문제풀이 실습 Ⅰ (타이타닉 데이터 활용)

<2일차>

8시간

• Matplotlib을 활용한 데이터 탐색 • Seaborn을 활용한 데이터 탐색

• KNN 이론, Random Forest 이론 • 접수 현황 및 성과물 취합

• 경진대회 문제풀이 실습 Ⅱ (따릉이 데이터 활용)

3일차

8시간

• 캐글 플랫폼 사용법 • Houes Prices 대회 데이터 탐색

• 파라미터와 하이퍼파라미터 • LightGBM이론

• 경진대회 문제풀이 실습 Ⅲ

(캐글 House Prices: Advanced Regression Techniques 활용)

4일차

8시간

• Help Navigate Robots 데이터탐색 • XGBoost

• 신경망 네트워크 • 경진대회 문제풀이 실습 Ⅳ

(캐글 CareerCon 2019 - Help Navigate Robots 활용)

5일차

8시간

• 머신러닝의 미래 - AutoML

• Plotly, Folium 등을 활용한 데이터 시각화

(코로나 데이터 등 공공데이터 활용)