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- 본 과정은 머신러닝에 대한 기초개념과 주요 알고리즘들에 대해 이해하고 구현하는 것을 목적으로 함
- 본 과정을 통해 수강자는 데이터 과학에서 사용되는 다양한 용어에 대한 기본적인 이해를 할 수 있음
- 본 과정의 기본적인 구성은 알고리즘에 대한 설명,
Numpy를 사용한 구현,Scikit-Learn을 사용한 패키지 활용으로 이루어 져 있음 - 수강자는 머신러닝에서 주로 사용되는 알고리즘을 구현하기 위해 고등학교 수준의 통계학과 선형대수학의 이해가 필요함
- 수강자는 본 과정을 통해 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 등 데이터 분석을 위한 기본적인 파이썬 패키지를 이해하게됨
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- 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학(조엘 그루스, 2016)
- 파이썬 머신러닝(세바스티안 라슈카, 2016)
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow(Aurélien Géron, 2017, PDF)
- Data Mining: Concepts and Techniques(Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei , 2011, PDF)
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- 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(웨스 맥키니, 2013)
- 머신러닝 인 액션(피터 해링턴, 2013)
- 데이터 과학 입문(레이철 슈트 | 캐시 오닐, 2014)
- 머신러닝 인 파이썬(마이클 보울즈, 2015)
- 머신러닝 이론 입문(나카이 에츠지, 2016)
- 입문 수준의 통계학
- 세상에서 가장 쉬운 통계학(고지마 히로유키, 2009)
- 세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학입문(고지마 히로유키, 2017)
- 확률과통계(한양대학교 이상화 교수, 2014)
- Reading Materials: Data Science from Scratch - Ch.5, Ch.6, Ch.7
- 고교 이과 수준의 선형대수학 (Matrix와 Vector의 기본개념은 Review 필요)
- Essence of linear algebra(3Blue1Brown, 2017)
- Linear Algebra(Khan Academy)
- 선형대수학(한양대 이상화 교수, 2013) - Advance Course
- Reading Materials - Data Science from Scratch - Ch.4
- 고교 이과 수준의 미적분학 (개념에 대한 이해 필요)
- Essence of calculus(3Blue1Brown, 2017)
- 파이썬 기초
- 데이터 과학을 위한 파이썬 입문 (TEAMLAB, 2017)
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- Git 강의 (생활코딩, 2014)
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