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Launching into Machine Learning - 한국어

이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.

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What's inside

Syllabus

과정 소개

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선

이 모듈에서는 데이터 품질을 개선하는 방법과 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 탐색하는 방법을 알아봅니다. 머신러닝에서 정리된 데이터가 중요한 까닭과 데이터 품질에 미치는 영향을 살펴봅니다. 예를 들어 값이 누락되면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 아울러 데이터 탐색의 중요성도 배웁니다. 데이터를 깔끔하게 정리하고 나면 데이터 세트에 대해 탐색적 데이터 분석을 수행합니다.

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what should give you pause

and possible dealbreakers

코스 소개에서 코스 목표와 과정 개요를 설명해 학습자의 기대 수준을 정립한다

데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선 모듈은 데이터 정리 및 데이터 탐색의 중요성을 강조하여 머신러닝에 대한 이해를 쌓는 데 도움이 된다

코스는 AutoML 모델 학습을 위한 Google Vertex AI 활용에 대해 알려준다

머신러닝 모델 최적화 및 성능 평가에 대한 모듈이 포함되어 머신러닝 모델을 빌드하는 데 도움이 된다

데이터가 있는 위치에서 ML 모델을 개발하는 BigQuery ML에 대해 소개한다

코스는 머신러닝 탐구에 필요한 다양한 모듈을 제공하여 학습자의 지식 기반을 넓힌다

새로운 데이터에서 모델의 실제 작동에 대한 논의가 포함되어 학습자의 이해를 심화한다

학습자는 과정을 완료하면 머신러닝 모델의 품질을 평가하고 최적화하는 방법에 대한 지식을 습득한다

Google Cloud Training의 강사진은 해당 분야에서 명성을 쌓은 전문가들로 구성되어 학습자에게 신뢰할 수 있는 지식을 제공한다

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Reviews summary

머신러닝 기초 및 google cloud 실습

학습자들은 이 과정이 머신러닝 입문자에게 매우 적합하다고 말합니다. 특히 간결하고 이해하기 쉬운 설명 덕분에 복잡한 개념을 효과적으로 습득할 수 있었다고 합니다. Google Cloud 기반의 실습, 특히 Vertex AI와 BigQuery ML 활용은 실제 업무 적용에 큰 도움이 되었다는 평가가 많습니다. 전반적으로 탄탄한 기초를 제공하지만, 더 심화된 내용을 원하는 학습자는 별도의 학습이 필요할 수 있다고 언급됩니다.

복잡한 머신러닝 개념을 명확하고 이해하기 쉽게 전달합니다.

"강의 내용이 간결하고 이해하기 쉽게 설명되어 있어서 집중하기 좋았습니다."

"복잡한 머신러닝 개념을 명확하고 체계적으로 설명하여 이해도를 높여주었습니다."

"설명이 깔끔하고 핵심만 짚어줘서 짧은 시간에 많은 것을 배울 수 있었습니다."

Vertex AI와 BigQuery ML을 활용한 실습이 유용합니다.

"특히 Vertex AI와 BigQuery ML을 활용한 실습이 인상 깊었습니다. 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 유용한 지식을 얻었습니다."

"Google Cloud 플랫폼에서 ML 모델을 구축하고 배포하는 과정을 실습을 통해 배울 수 있어 좋았습니다."

"이론보다는 GCP 환경에서의 실제 ML 적용 사례와 사용법을 익히는 데 초점을 맞춰 유익했습니다."

머신러닝 기초 개념을 쉽고 명확하게 이해할 수 있습니다.

"머신러닝에 대한 개념을 탄탄하게 다질 수 있어서 ML 입문자에게 최적이라고 생각합니다."

"복잡한 개념을 쉬운 언어로 설명해주셔서 ML을 처음 접하는 분들도 어렵지 않게 따라갈 수 있었습니다."

"ML 초심자도 흥미를 잃지 않고 끝까지 완주할 수 있도록 친절하게 안내해 주는 코스입니다."

입문자에게 적합하며, 심화 내용은 추가 학습이 필요할 수 있습니다.

"ML 입문자에게는 최적이지만, 이미 지식이 있는 사람에게는 다소 기초적일 수 있습니다. 더 깊이 있는 내용을 원한다면 추가 학습이 필요합니다."

"기초를 다지기엔 좋지만, 특정 기술이나 알고리즘에 대한 심도 있는 이해를 원한다면 다른 자료를 찾아봐야 합니다."

"개념을 상기시키기에는 좋으나, 전문적인 지식을 쌓기에는 부족한 감이 있습니다."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Launching into Machine Learning - 한국어 with these activities:

Vertex AI AutoML 모델 학습 튜토리얼

Show steps

Vertex AI AutoML을 사용하여 머신러닝 모델을 학습하는 실제적인 경험을 제공합니다.

Browse courses on Vertex AI

Show steps

Vertex AI 웹사이트에서 제공하는 AutoML 튜토리얼을 찾아보세요.
튜토리얼에 따라 실습 프로젝트를 완료하세요.

Show all one activities

Career center

Learners who complete Launching into Machine Learning - 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. They work closely with data scientists to ensure that models are accurate and efficient. This course will provide you with a foundation in machine learning, including model optimization, generalization, and sampling.

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Data Scientist

Data Scientists are in charge of transforming data into actionable insights. They use scientific methods and techniques to analyze data, and then present their findings to stakeholders in a clear and concise way. This course will provide you with a foundation in data science, including data quality improvement, exploratory data analysis, and machine learning model optimization.

See salaries and explore the career path for Data Scientist

Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analysts use data to help businesses make better decisions. They analyze data to identify trends and patterns, and then present their findings to stakeholders in a clear and concise way. This course will provide you with a foundation in business intelligence, including data quality improvement and exploratory data analysis.

See salaries and explore the career path for Business Intelligence Analyst

Statistician

Statisticians collect, analyze, and interpret data. They use their findings to help businesses and organizations make better decisions. This course will provide you with a foundation in statistics, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. They use their findings to help businesses make better investment decisions. This course will provide you with a foundation in quantitative analysis, including data quality improvement and exploratory data analysis.

See salaries and explore the career path for Quantitative Analyst

Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and statistical models to improve the efficiency of businesses and organizations. They use their findings to help businesses make better decisions about how to allocate resources. This course will provide you with a foundation in operations research, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses make better decisions. This course will provide you with a foundation in data analysis, including data quality improvement and exploratory data analysis.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They use their skills in programming and computer science to create software that meets the needs of users. This course will provide you with a foundation in software engineering, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Computer Scientist

Computer Scientists research and develop new computer technologies. They use their knowledge of computer science to create new ways to solve problems and improve the efficiency of computers. This course will provide you with a foundation in computer science, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Information Technology Specialist

Information Technology Specialists design, implement, and maintain computer systems and networks. They use their skills in computer science and information technology to ensure that businesses and organizations have the technology they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in information technology, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Database Administrator

Database Administrators design, implement, and maintain databases. They use their skills in database management to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in database administration, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. They use their skills in data engineering to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in data engineering, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Data Architect

Data Architects design and implement data architectures. They use their skills in data architecture to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in data architecture, including data quality improvement and exploratory data analysis.

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Reading list

We've selected six books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Launching into Machine Learning - 한국어.