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학습 산학연계비교과
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세부내용
1. 대상
R을 활용한 데이터 분석에 관심 있는 학생을 대상으로 하되 R을 다루어 보았거나 관련 기본지식이 있으면 수강하는데 수월합니다. 만약 그렇지 않다면 제공되는 R 기초교육 학습자료를 수강 전에 학습한 후 참여하길 권장합니다. 총 수강 인원은 50명 내외를 염두에 두고 있습니다.
2. 학습교재
별도 강의자료가 배부될 예정입니다.
3. 주의사항
첫째, R에 대한 기초지식이 부족한 학생들은 사전에 제공되는 기초학습자료를 학습하기 바랍니다.
둘째, 1차 수강이 확정된 학생들에게는 단톡방 참여 방식을 통해 참여 의사를 문의할 예정이며, 참여하지 않을 경우 대기자에게 수강권을 부여합니다.
셋째, 최종 수강이 확정된 학생들은 교육에 앞서 반드시 실습컴퓨터에 R과 R-Studio를 설치해야 합니다. 설치 안내자료는 제공할 예정입니다.
넷째, 모든 교육일정에 참여해야 이수로 인정되어 마일리지를 지급받게 됩니다.
다섯째, 사정에 따라 제시된 학습주제 중 일부는 진행하지 못할 수도 있습니다.
여섯째, 수강승인 후 무단으로 불참할 경우 차후에 프로그램 신청과 관련해서 불이익을 받을 수 있습니다.
4. 학습주제
회차 | 일시 | 학습주제 |
1 | 2021.12.29(수) 10:00~17:00 |
• 1일 1회차: 머신러닝이 뭔가요? • 1일 2회차: 머신러닝의 실제 현실 적용 사례 • 1일 3회차: 감잡기 - 일단 한번 만들어보자! |
2 | 2021.12.30(목) 10:00~17:00 | • 2일 4회차: 머신러닝 모델 만들기 • 2일 5회차: 머신러닝 모델 훈련하기 • 2일 6회차: 머신러닝 모델 성능 평가하기 |
3 | 2021.12.31(금) 10:00~17:00 | • 3일 7회차: 머신러닝 모델 성능 높이기 • 3일 8회차: 다양한 머신러닝 모델들 • 3일 9회차: 실전! 머신러닝 프로젝트 |
프로그램 후기
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