[ML Series 1] 기초 통계와 탐색적 데이터 분석

머신러닝이 중요한 이유!
빅데이터의 부상으로 다양한 산업 영역에서 문제를 해결하는데 머신러닝을 활용합니다.

머신러닝이란?
경험을 통해 학습하는 것을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 가르치는 데이터 분석기법

머신러닝 알고리즘은 미리 결정된 방정식을 모델로 의존하지 않고 계산 방법을 사용하여 데이터에서 직접 정보를 “학습”합니다.
본 과정에서는 머신러닝의 필수 기초인 통계 기초와 데이터 분석에 대해 살펴보겠습니다.

[목차]
1. 탐색적 데이터 분석이란
2. 기초 통계 분석
3. 가설 검정과 변수 간 관계 분석
4. 군집화
5. 빈발 패턴 탐색
6. Q&A

**머신러닝 시리즈 소개**
👉목적: 머신러닝의 필수 기초 지식을 습득하고, 머신러닝에 대해 관심갖기
👉‘머신러닝이란?’ 인공지능의 한 분야로, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 기계학습

우리회사의 ML 리더이자 잘생긴 Data Analytics팀장 조창윤님께서..
“우리회사도 입사하고 싶은 기술 중심의 회사를 만듭시다! IT 기술 활성화합시다!”
“Data Analytics팀원 전원 및 Presales 직군은 필참 요망”

그렇게 조창윤님의 제안으로 시작된 머신러닝 시리즈가 탄생하였습니다!

창윤님과 팀원분들은 현재 고객사 프로젝트에 투입되어 계신데요,
바쁜 와중에도 Learn은 계속 되어야 한다며 굳은 의지를 보여주셨습니다.👍
(#강의가_주말인_이유 #슬프지만아름다운 #프로젝트투입된분들도함께해요)

누군가 “너 머신러닝 알아?” 물어봤을때,
최소한 “머신러닝은 이런것이야!” 라고 이야기 나눌 수 있는 필수 기초 지식 습득해요~

#우리회사 IT 기술 활성화 동참하고 싶은 분 컴온
#머신러닝 어렵지 않아요 함께 배워요
#일단 강사들 모두 예쁘고 잘생김