<< 2차 통계분석연구회 기초 탈출 자기주도 온라인 평생학습 스터디 공고(2018.09~2018.11) >>
공지 및 세부 일정 자료 : http://cafe.daum.net/statsas/OLLQ/152
스터디 일정표(다운로드) : http://statwith.pe.kr/Myroom/2018/stat_study/statsas_study(2018.09~11).xlsx
대상 : 4차 산업 혁명의 길목에서 평생학습의 일환으로 데이터 분석이라는 시대의 흐름을 따라가야 하는데 시간 여건상 오프라인 교육이나 스터디 참여는 힘들고 온라인 교육을 듣자니 열의 부족으로 자극이 필요하신 분
스터디 내용 : 하단 및 스터디 일정표 참조.
장소 : 통계분석연구회 카페 온라인 스터디 게시판 (http://cafe.daum.net/statsas/OLLQ)
이 모임에 참가하고 싶은 분은 통계분석연구회 카페에 "온라인 스터디 신청" 게시판에 신청(하단 양식 참조)
- 스터디 과정 : 해당 스터디 과정명 (스터디 일정표(엑셀) 참조 )
- 성함 : 백승민
- 학교,학과 및 직장(자세히) : 악사손해보험 Data Science 팀 Expert
- 희망 분야 및 관심분야 : 보험통계 및 고객분석(CRM)
- 기타(홈피등등) :
의 내용을 온라인 스터디 가입 게시판에 남겨주시면 확인 후 등급을 '스터디회원' 등급으로 조정하도록 하겠습니다.
( * "스터디회원" 등급은 한시적으로 운영 예정 )
[ 자기주도 온라인 평생학습 스터디 주제]
[ 데이터 처리 및 도약 ]
- mysql 강좌 (생활코딩, inflearn)
- R 프로그래밍 시즌1/2 (datasciencelim, Inflearn)
- [Pandas] 팬더스 데이터분석 기초 실습 (허민석, Goorm edu)
- 데이터 과학을 위한 Python(가천대 최성철 교수, K-MOOC)
[ 통계학 개론 ]
- R을 활용한 통계학 개론(부산대 김충락교수, K-MOOC)
- 인공지능을 위한 선형대수(고려대 주재걸 교수, edwith)
[ 데이터 마이닝 / 기계학습 ]
- 데이터마이닝(숭실대 이정진 교수, KOCW)
- 인공지능 및 기계학습(KAIST 오혜연 교수, K-MOOC)
- 인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘(Tacademy 김경민)
[ Deep Learning ]
- 딥러닝을 위한 신경망 기초(금오공대 고재필 교수, KOCW)
- 논문으로 시작하는 딥러닝(최성준 박사과정,edwith)
- 머신러닝과 딥러닝 BASIC(홍콩과기대 김성훈 교수, edwith)
[ 텍스트 마이닝]
- 텍스트 마이닝 실전 및 분석(연세대 송민교수, K-MOOC)
- 딥러닝을 이용한 자연어 처리(뉴욕대 조경현교수, edwith)
◎ R 패키지 과정
- 동영상 강좌
- R 패키지 기초 교육(통계청 통계교육원)
- R언어를 활용한 기초컴퓨터프로그래밍(Edwith)
- 프로그래밍언어 및 실습 (시립대 전종준 교수, KOCW)
- R 패키지 서적
- Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석 (김영우)
- 예제로 배우는 R 프로그래밍(유충현)
◎ 파이썬 패키지 과정
- 동영상 강좌
- 김왼손의 왼손코딩 : 한입에 쏙 파이썬
- 파이썬 프로그래밍(K-MOOC, 한동대학교)
- 파이썬을 활용한 기초컴퓨터프로그래밍(Edwith)
- 파이썬 서적
- 한입에 쏙 파이썬(김왼손)
- Do it! 점프 투 파이썬(박응용)
방학에 이어서 온라인 스터디를 다시 한 번 시작해 봅니다.
게시판에 참여도가 낮아서 제대로 진행되었는지 모르지만 아직은 초반이라서 몇 번 더 시행해보고자 합니다.
향후 참여도 개선 방안을 고민해보려고 하지만 온라인 스터디라서 한계는 있을 듯 싶네요.
지난번에 진행하였던 R/파이썬 기초 온라인 과정은 3개월로 분량 조정을 하였으며, 데이터처리 및 도약 / 통계학개론 / Data Mining(기계학습) / 딥러닝 / 텍스트 마이닝 과정을 추가하였습니다.
저도 이중에 직접 들은 과목은 몇 과목이 안되어서 인트로와 게시글 등을 참조하여서 선정하였습니다.
추가로 추천 해 주실 과목이나 온라인 스터디 학습 방안이 있으시면 알려주시기를 바랍니다.