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[HD]수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.2-1
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김정일 강사
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[HD]수치분석을 위한 Python(파이썬) 라이브러리 Part.2-1
담당강사 : 김정일
| 강의구성 | 총 15강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 + 자막 | 수강료 |
30,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
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| 담당강사 |
김정일 강사
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- 과정소개
- 본 강좌는 데이터의 수치 분석을 위해 사용되는 numpy, scipy 라이브러리 사용법을 익히는 강좌이며, 시각화 작업에 필요한 matplotlib와 seaborn 패키지 활용법도 함께 소개하고 있다.
- 학습목표
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Numpy 를 기술통계 명령 익히기
선형 대수 기초 개념 이해하기
Matplotlib 활용
Seaborn 활용
Scipy를 이용한 확률 변수 이해하기
- 교육대상
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빅데이터 분석 입문자
데이터 과학에 관심있는 자
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
아이티고 강좌질문 모음
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- 강좌 리스트
- 01. sum, product 수학기호 [26:30]
- 02. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 1 [31:52]
- 03. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 2 [18:31]
- 04. Numpy를 이용한 선형 대수 기초 3 [15:10]
- 05. 벡터의 기하학적 의미 1 [30:00]
- 06. 벡터의 기하학적 의미 2 [27:00]
- 07. 기하학 : 스칼라와 벡터의 곱, 단위벡터 [30:00]
- 08. 기하학 : 벡터의 합 1 [29:50]
- 09. 기하학 : 벡터의 합 2 [23:53]
- 10. 기하학 : 벡터의 차, Word2Vec [30:27]
- 11. 가중합, 가중평균, 선형회귀모형 [30:48]
- 12. 최적화의 개념 [23:39]
- 13. 수치적 최적화, SGD 알고리즘의 이해 [30:59]
- 14. SGD를 이용한 최적화 과정 [26:50]
- 15. Scipy를 이용한 최적화 방법 [25:05]