강좌 소개

본 강좌는 데이터의 수치 분석을 위해 사용되는 numpy, scipy 라이브러리 사용법을 익히는 강좌이며, 시각화 작업에 필요한  matplotlib와 seaborn 패키지 활용법도 함께 소개하고 있습니다.

 

학습내용

Numpy 를 기술통계 명령 익히기
선형 대수 기초 개념 이해하기
Matplotlib 활용
Seaborn 활용
Scipy를 이용한 확률 변수 이해하기

 

학습대상

빅데이터 분석 입문자
데이터 과학에 관심있는 자 


강의 목록

sum, product 수학기호
맛보기
26:33

Numpy를 이용한 선형 대수 기초 1
31:53

Numpy를 이용한 선형 대수 기초 2
18:32

Numpy를 이용한 선형 대수 기초 3
15:10

벡터의 기하학적 의미 1
30:02

벡터의 기하학적 의미 2
27:01

기하학 : 스칼라와 벡터의 곱, 단위벡터
30:01

기하학 : 벡터의 합 1
29:51

기하학 : 벡터의 합 2
23:53

기하학 : 벡터의 차, Word2Vec
30:28

가중합, 가중평균, 선형회귀모형
30:48

최적화의 개념
23:40

수치적 최적화, SGD 알고리즘의 이해
30:59

SGD를 이용한 최적화 과정
26:50

Scipy를 이용한 최적화 방법
25:05
  • 참고자료
    1개

채널

아이티고
쪽지
4.4 (총 361개 강좌, 176명 평가)

컴퓨터 강좌를 제작하고 서비스하고 있는 컴퓨터 교육 전문 기업 아이티고 입니다. 최고의 콘텐츠를 제작하기 위해 IT 전문강사와 함께 강의를 촬영하고 있습니다. 감사합니다.


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총 15강 · 6시간 41분 분량
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