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입문 과정: 엔드투엔드 머신 러닝

예측 모델을 구축하는 데 필요한 필수 개념과 도구를 다루며 머신 러닝의 기초 지식을 습득합니다.

머신러닝 워크플로는 효과적인 데이터 과학의 핵심입니다. 이 단기 과정은 Python 패키지를 사용하여 엔드투엔드 데이터 기반 분석을 수행하는 데 중점을 둡니다.

이 과정에서는 네 가지 주제를 학습합니다. 그중 세 가지 주제에서는 다양한 난이도와 범위의 머신러닝 예제를 실습합니다. 가장 심화된 예제에서는 고급 Python 코드가 제공되고 설명됩니다.

나머지 주제에서는 현대 데이터 과학 프로젝트에서 사용되는 용어, 개념 및 성과 지표를 소개합니다.

이 과정의 주요 학습 성과는 데이터를 조작하고, 모델을 맞추고, 결과와 성과를 요약하여 표시하고, 배포 전에 모델을 객관적으로 비교하는 능력을 키우는 것입니다.