°£Æí°áÁ¦, ½Å¿ëÄ«µå û±¸ÇÒÀÎ
ÀÎÅÍÆÄÅ© ·Ôµ¥Ä«µå 5% (26,600¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 10¸¸¿ø / Àü¿ù½ÇÀû 40¸¸¿ø)
ºÏÇǴϾð ·Ôµ¥Ä«µå 30% (19,600¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 3¸¸¿ø / 3¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
NH¼îÇÎ&ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä«µå 20% (22,400¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 4¸¸¿ø / 2¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
Close

SPSS, R, PythonÀ» È°¿ëÇÑ Kaggle µ¥ÀÌÅÍ Àü·« ½Ç¹« ¿¬½À

¼Òµæ°øÁ¦

2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.

°øÀ¯Çϱâ
Á¤°¡

28,000¿ø

  • 28,000¿ø

    840P (3%Àû¸³)

ÇÒÀÎÇýÅÃ
Àû¸³ÇýÅÃ
  • S-Point Àû¸³Àº ¸¶ÀÌÆäÀÌÁö¿¡¼­ Á÷Á¢ ±¸¸ÅÈ®Á¤ÇϽŠ°æ¿ì¸¸ Àû¸³ µË´Ï´Ù.
Ãß°¡ÇýÅÃ
¹è¼ÛÁ¤º¸
  • 3/29(±Ý) À̳» ¹ß¼Û ¿¹Á¤  (¼­¿ï½Ã °­³²±¸ »ï¼º·Î 512)
  • ¹«·á¹è¼Û
ÁÖ¹®¼ö·®
°¨¼Ò Áõ°¡
  • À̺¥Æ®/±âȹÀü

  • ¿¬°üµµ¼­

  • »óÇ°±Ç

AD

Ã¥¼Ò°³

º» ±³Àç¿¡¼­´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °æÇèÀÌ ¸¹Áö ¾ÊÀº µ¶ÀÚµéÀ» ´ë»óÀ¸·Î R ¶Ç´Â PythonÀÌ ¾Æ´Ñ Åë°èºÐ¼® ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÎ SPSS¸¦ È°¿ëÇÏ¿© ºÐ¼®À» ½Ç½ÃÇÑ´Ù. SPSS´Â Ŭ¸¯À» ÅëÇØ ºóµµºÐ¼®, Åë°èÀû °ËÁõÀ» À§ÇÑ t°ËÁ¤, ±³Â÷ºÐ¼®, »ó°üºÐ¼®, ȸ±ÍºÐ¼®»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«, ´ÜÃþ ½Å°æ¸Á µîÀÇ ML ±â¹ý±îÁö »ç¿ë °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ ÄÚµùÀ» »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ ³¸¼± Çлýµé¿¡°Ô °¡Àå ÀûÇÕÇÑ ÅøÀ̶ó°í ÆÇ´ÜÇÏ¿´´Ù. º» ±³À縦 È°¿ëÇÏ¿© ÄÚµù¿¡ ´ëÇÏ¿© °Ì³»Áö ¾Ê°í ÀÚ½ÅÀÇ °æ¿µÇÐÀû ¶Ç´Â ´Ù¾çÇÑ µµ¸ÞÀÎ Áö½ÄÀ» È°¿ëÇÏ¿© ¹®Á¦¸¦ ÆľÇÇÏ°í, ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾î¶»°Ô ºÐ¼®ÇÏ°í °á·ÐÀ» ³»´ÂÁö¿¡ ´ëÇÑ Ã¼Çè°úÁ¤À» ÅëÇÏ¿©, µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë¿¡ ´ëÇÑ Àü·«Àû »ç°í¿Í âÀÇÀû »ç°í ´É·ÂÀ» Çâ»ó½Ãų ¼ö ÀÖ´Ù.

¸ñÂ÷

Chapter 01. µ¥ÀÌÅÍ °úÇаú Kaggle È°¿ë
1.1 µ¥ÀÌÅÍ °úÇаú ¿Ö KaggleÀΰ¡?
1.2 ºòµ¥ÀÌÅÍ Àü¹®°¡µéÀÇ Ç÷§Æû, Kaggle Ž»ö
1.2.1 Competition
1.2.2 Code
1.2.3 Discussion
1.2.4 Datasets
1.2.5 Courses

Chapter 02. Kaggle(telco churn data) È°¿ë ½Ç½À »ç·Ê
2.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÇÁ·Î¼¼½º
2.2 Kaggle µ¥ÀÌÅ͸¦ Áß½ÉÀ¸·Î »óȲ °¡Á¤°ú ¿Ü¤ý³»ºÎ ȯ°æ ºÐ¼®
2.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»öÀ» À§ÇÑ ±âÃÊÅë°è ¹× ½Ã°¢È­
2.4 Åë½Å»ç °í°´ ÀÌÅ» Àΰú°ü°è ÆľÇ
2.5 Åë½Å»ç °í°´ ÀÌÅ» ¿¹Ãø
2.6 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ Àü·« µµÃâ
2.7 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç½À ±¸¼º

Chapter 03. Kaggle µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ÀÌÁø ºÐ·ù ¿¹Ãø
3.1 Åë½Å»ç °í°´ ÀÌÅ» ¿¹Ãø
3.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
3.1.2 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
3.1.3 ¿¬°ü¼º ºÐ¼®
3.1.4 Åë½Å»ç °í°´ ÀÌÅ» µ¥ÀÌÅÍ Àΰú°ü°èºÐ¼®
3.1.5 ¿¹Ãø ¸ðµ¨ ¼³°è
3.1.6 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀåÇϱâ
3.2 ÅðÁ÷ °¡´É¼º ¿¹Ãø
3.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
3.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
3.2.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
3.2.4 Á¾¼Óº¯¼ö¿ÍÀÇ ¿¬°ü¼º ºÐ¼®
3.2.5 ¿¹Ãø ¸ðµ¨ ±¸Ãà
3.3 °³ÀÎ ½Å¿ë À§Çè ¿¹Ãø
3.3.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ ÆÄ¾Ç ¹× Àüó¸®
3.3.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
3.3.4 Á¾¼Óº¯¼ö¿ÍÀÇ °ü°è ºÐ¼®
3.3.5 ¿¹Ãø ¸ðµ¨
3.4 ¸¶ÄÉÆà ķÆäÀÎ ¹ÝÀÀ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
3.4.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
3.4.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
3.4.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
3.4.4 ¹ÝÀÀ ¿¹Ãø ¸ðµ¨
3.4.5 ºÐ¼® °á°ú È°¿ë Àü·« ¼ö¸³

Chapter 04. Kaggle µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ¿¬¼Óº¯¼ö ¿¹Ãø
4.1 °í°´»ý¾Ö°¡Ä¡ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
4.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
4.1.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
4.1.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
4.1.4 °í°´»ý¾Ö°¡Ä¡ ¿¹Ãø ¸ðµ¨
4.1.5 ºÐ¼® °á°ú È°¿ë
4.2 ºÎµ¿»ê °¡°Ý ¿¹Ãø
4.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
4.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
4.2.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
4.2.4 ºÎµ¿»ê °¡°Ý°úÀÇ °ü°è ºÐ¼®
4.2.5 °¡°Ý¿¹Ãø ¸ðµ¨ ±¸Ãà

Chapter 05. Kaggle µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ÇöȲ ºÐ¼®
5.1 ¼­¿ï½Ã À¯µ¿Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý »ó±Ç ºÐ¼®
5.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
5.1.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.1.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× ½Ã°¢È­
5.1.4 ¼­¿ï½Ã À¯µ¿Àα¸ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ¸ðµ¨¸µ
5.2 ¼­¿ï½Ã ÁöÇÏö ž½Â°´ µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý »ó±Ç ºÐ¼®
5.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
5.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.2.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× ½Ã°¢È­
5.2.4 ÁöÇÏö ž½Â°´ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ±ºÁýÈ­ ¸ðµ¨¸µ
5.3 ¼­¿ï½Ã ´ë±âÁú ºÐ¼®
5.3.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
5.3.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.3.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö ¹× ½Ã°¢È­
5.3.4 ¹Ì¼¼¸ÕÁö ¿¹ÃøÀ» À§ÇÑ ¸ðµ¨¸µ

Chapter 06. Kaggle µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ÀÌ»óŽÁö
6.1 ÀǷẸÇè ÀÌ»óŽÁö
6.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
6.1.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
6.1.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
6.1.4 ƯÀÌ ÄÉÀ̽º ½Äº°
6.1.5 ÀÌ»óÄ¡ °á°ú Æò°¡
6.1.6 ºÐ¼® °á°ú È°¿ë
6.2 ½Å¿ëÄ«µå ºÎÁ¤°Å·¡ ŽÁö
6.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °³¿ä
6.2.2 ºÎÁ¤ »ç¿ë ŽÁö¸¦ À§ÇÑ ÆÄ»ýº¯¼ö »ý¼º
6.2.3 µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö
6.2.4 Á¾¼Óº¯¼ö¿ÍÀÇ °ü°è ºÐ¼®
6.2.5 Ä«µå ºÎÁ¤ »ç¿ë ¿¹Ãø ¸ðµ¨

º»¹®Áß¿¡¼­

[ÀúÀÚ ¼­¹®]
2018³â Á¤º¸È­ÁøÈï¿øÀÇ º¸°í¼­¿¡¼­´Â µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý, ÀúÀå, °¡°ø, ºÐ¼® ¹× È°¿ëÇÏ´Â °úÁ¤¿¡¼­ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÔÀ¸·Î½á ±â¾÷ÀÇ »õ·Î¿î ½ÃÀå È®º¸, »õ·Î¿î °í°´ È®º¸, ±â¾÷³»¤ý¿ÜºÎ ÇÁ·Î¼¼½º ÃÖÀûÈ­¿Í °ø°ø¿¡¼­ÀÇ »çȸÀû ¼­ºñ½º ºñ¿ë °¨¼Ò, ½Ã¹Î ¸ÂÃãÇü °ø°ø¼­ºñ½º °³¹ß µî »çȸ Àü¹Ý¿¡ °ÉÄ£ ºÐ¾ß¿¡ ¿µÇâÀ» ¹ÌÄ¥ °ÍÀ¸·Î º¸¾Ò´Ù.
±âÁ¸ °æÁ¦ ½Ã½ºÅÛÀ» ÁÖµµÇÏ´ø ÀÚ¿øÀº Á¡Â÷ °í°¥µÇ°í °Å·¡¸¦ ÅëÇØ ºÎ°¡°¡Ä¡¸¦ âÃâÇÏ´Â °úÁ¤¿¡¼­ Á¡Â÷ ¼ÒÁøµÇ´Â Ư¼ºÀ» °¡Áö°í ÀÖ´Â °Í°ú ´Þ¸®, 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀÇ ÇÙ½É ÀÚ¿øÀÎ µ¥ÀÌÅÍ´Â ¼öÁýÀ» ÅëÇÑ »ý»ê ÀÌÈÄ¿¡µµ °í°¥ÀÇ ¿°·Á ¾øÀÌ »ý»êÀÌ °¡´ÉÇÒ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó µ¥ÀÌÅÍÀÇ °Å·¡, µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ºÎ°¡°¡Ä¡¸¦ âÃâÇÏ´Â °úÁ¤¿¡¼­ ¼ÒÁøÀÇ ¿°·Á°¡ ¾øÀÌ Áö¼ÓÀûÀ¸·Î »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù´Â ÀåÁ¡À» °¡Áö°í ÀÖ´Ù. ±×·¸±â ¶§¹®¿¡ ÀÚ¿øÀÇ º¸À¯(µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý°ú ÀúÀå)µµ Áß¿äÇÏÁö¸¸ ´õ Áß¿äÇÑ °ÍÀº º¸À¯ÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÏ¿© »õ·Î¿î ±â¼ú°ú ¼­ºñ½º, âÀÇÀû ºñÁî´Ï½º ¸ðµ¨À» âÃâÇس¾ ¼ö ÀÖ´Â Àü·«ÀûÀÎ °æÇè°ú âÀÇÀû »ç°í´É·ÂÀÌ Áß¿äÇØÁø °ÍÀÌ´Ù.
µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© Çõ½ÅÀûÀÎ °¡Ä¡¸¦ âÃâÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ´Â 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀÇ Áß¿äÇÑ ÀηÂÀ¸·Î Æò°¡¹Þ°í ÀÖ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ°¡ º¸À¯ÇØ¾ß ÇÏ´Â ¿ª·®¿¡´Â Á¶±Ý¾¿ Â÷ÀÌ°¡ Á¸ÀçÇÒ ¼ö ÀÖ°ÚÁö¸¸ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹× °ü¸®¿Í °°Àº ÄÄÇ»Æà ´É·Â, Åë°è ¹× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¾Ë°í¸®Áò ÀÌÇØ ¹× ½Ã°¢È­¿Í °°Àº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ´É·Â, µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÏ°íÀÚ ÇÏ´Â ºÐ¾ßÀÇ µµ¸ÞÀÎ Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇϸç, ±â¾÷¿¡¼­´Â ¶ÇÇÑ ÀÌ·¯ÇÑ ´É·ÂÀ» °®Ãá ÀÎÀ縦 ¿µÀÔÇϱâ À§ÇØ ¸¹Àº ºñ¿ëÀ» »ç¿ëÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ ºÐÀ§±â ¼Ó¿¡¼­ ½ÃÁßÀÇ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú µ¥ÀÌÅÍ °úÇп¡ ´ëÇÑ ±³Àç´Â ÁÖ·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÄÚµå¿Í ¾Ë°í¸®Áò¿¡ °üÇÑ Ã¥À» ½ñ¾Æ³»°í ÀÖ´Ù.
±×·¯³ª ÀÌ·¯ÇÑ º¯È­¿¡µµ ºÒ±¸ÇÏ°í 21³â Á¤º¸Åë½ÅÁ¤Ã¥¿¬±¸¿øÀÌ ±¹³»ÀÇ 152°³ÀÇ ±â¾÷À» ´ë»óÀ¸·Î AI ¼ö¿ä¿¡ ´ëÇÑ ¼³¹®Á¶»ç¸¦ ÇÑ °á°ú, ±â¾÷Àº »ç¾÷ ±¸Ã¼È­, ¹®Á¦Á¤ÀÇ, AI¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ, µµ¸ÞÀΰú AI ±â¼úÀÇ °áÇÕ, ¸ðµ¨ °íµµÈ­¸¦ À§ÇÑ ÀÎÀçÀÇ ºÎÁ·À¸·Î ÀÎÇØ AI µµÀÔÀ» ²¨¸± »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó µµÀÔ ÈÄ¿¡µµ ¸¹Àº ¾î·Á¿òÀ» °Þ°í ÀÖ´Ù´Â °á°ú¸¦ º¸¿©ÁÖ°í ÀÖ´Ù. ÀÌ¿¡ ´ëÇÑ ´ëÀÀÀ¸·Î Ŭ¸¯¸¸À¸·Î ¸Ó½Å·¯´×(Machine Learning: ML) ¸ðµ¨À» È°¿ëÇÏ¿© ºÐ¼®ÀÌ °¡´ÉÇÑ Auto ML ¼­ºñ½º»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó, AI ±â¼úÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý°ú °ü¸®, ¿î¿µ ¹× È°¿ëÀ» ¿øÈ°ÇÏ°Ô ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â µ¥ÀÌÅÍÇ÷§Æû ¼­ºñ½ºµéÀÌ µîÀåÇÔÀ¸·Î½á Á¡Â÷ ¹ü¿ëÀûÀÎ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú AI ¸ðµ¨ÀÇ È°¿ëÀÌ °¡´ÉÇÒ °ÍÀ¸·Î ¿¹»óÇÏ°í ÀÖ´Ù.
µû¶ó¼­ ÇâÈÄ ºñÁî´Ï½º ȯ°æ¿¡¼­ Á¡Â÷ º¸ÆíÀûÀÎ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ °¡´ÉÇØÁø´Ù¸é µµ¸ÞÀÎ Áö½Ä°ú Àü·«ÀûÀ¸·Î µ¥ÀÌÅ͸¦ ¹Ù¶óº¼ ¼ö Àִ âÀÇÀûÀÎ »ç°í¸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î ¹®Á¦¸¦ Á¤ÀÇÇÏ°í ÇØ°áÇØ°¡´Â °úÁ¤¿¡ ´ëÇØ ÀÌÇØÇÏ°í ¿¬½ÀÇÒ ÇÊ¿ä°¡ ÀÖ´Ù. ±×·¯³ª ¾Õ¼­ ¸»ÇÑ °Í°ú °°ÀÌ ½ÃÁßÀÇ ¸¹Àº ±³ÀçµéÀº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ Äڵ忡 ÁýÁßÇÏ°í ÀÖ´Ù. º» ±³Àç¿¡¼­´Â ÄÚµù¿¡ ´ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» Çϴ ù ÆäÀÌÁö¿¡ QRÄڵ带 ÅëÇؼ­ R ¶Ç´Â PythonÀ» È°¿ëÇÏ¿© ±³ÀçÀÇ ºÐ¼®³»¿ëÀ» ±¸ÇöÇÑ Äڵ带 Á¦°øÇϱä ÇÏÁö¸¸ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÄÚµù¿¡ ´ëÇؼ­´Â À̾߱âÇÏÁö ¾Ê´Â´Ù. °¡Àå Áß¿äÇÑ °ÍÀº µ¥ÀÌÅÍ°¡ ÁÖ¾îÁ³À» ¶§ ¾î¶»°Ô ¹®Á¦¸¦ Á¤ÀÇÇÏ°í, ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇÑ °úÁ¤À» ¿¬½ÀÇغ¸°í °æÇèÀ» ÇÏ´Â °ÍÀ̶ó°í º¸±â ¶§¹®ÀÌ´Ù.
º» ±³Àç¿¡¼­´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °æÇèÀÌ ¸¹Áö ¾ÊÀº µ¶ÀÚµéÀ» ´ë»óÀ¸·Î R ¶Ç´Â PythonÀÌ ¾Æ´Ñ Åë°èºÐ¼® ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÎ SPSS¸¦ È°¿ëÇÏ¿© ºÐ¼®À» ½Ç½ÃÇÑ´Ù. SPSS´Â Ŭ¸¯À» ÅëÇØ ºóµµºÐ¼®, Åë°èÀû °ËÁõÀ» À§ÇÑ t°ËÁ¤, ±³Â÷ºÐ¼®, »ó°üºÐ¼®, ȸ±ÍºÐ¼®»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«, ´ÜÃþ ½Å°æ¸Á µîÀÇ ML ±â¹ý±îÁö »ç¿ë °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ ÄÚµùÀ» »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ ³¸¼± Çлýµé¿¡°Ô °¡Àå ÀûÇÕÇÑ ÅøÀ̶ó°í ÆÇ´ÜÇÏ¿´´Ù.
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§Çؼ­´Â ¾î¶»°Ô ¹®Á¦¸¦ Á¤ÀÇÇÏ°í, ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ ¾î¶°ÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁýÇÏ°í »ç¿ëÇØ¾ß ÇÒÁö ÆÇ´ÜÇÏ´Â °ÍÀÌ ½ÃÀÛÁ¡ÀÌÁö¸¸, ±³À縦 ÅëÇØ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý±îÁö ´Ù·ç±â¿£ ÇÑ°è°¡ Àֱ⠶§¹®¿¡ º» ±³Àç¿¡¼­´Â KaggleÀ̶ó´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Ä¿¹Â´ÏƼ¿¡¼­ °ø°³µÈ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ´Ù. 2Àå¿¡¼­´Â Kaggle¿¡¼­ °ø°³µÈ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇØ ¾î¶»°Ô ¹®Á¦¿¡ Á¢±ÙÇÏ°í ºÐ¼®ÀÌ °¡´ÉÇÑÁö ¿¹Á¦¸¦ º¸¿©ÁÜÀ¸·Î½á ±³ÀçÀÇ ¹æÇ⼺À» ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÏ¿´´Ù. 3~6Àå±îÁö´Â ÀÌÁøºÐ·ù, ¿¬¼Óº¯¼ö ¿¹Ãø, ÇöȲºÐ¼®, ÀÌ»óŽÁö¶ó´Â Å« ÁÖÁ¦ÇÏ¿¡¼­ Kaggle¿¡¼­ ¼öÁýÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼® ¸ñÀû¿¡ ¸ÂÃç ºÐ¸®ÇÏ¿© ºñ½ÁÇÑ ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ ¾î¶»°Ô µ¥ÀÌÅ͸¦ ¹Ù¶óº¸¾Ò´ÂÁö, ¾î¶² ºÐ¼®À» »ç¿ëÇÏ°í ¾î¶»°Ô °á·ÐÀ» ³»¸®°í ÀÖ´ÂÁö º¸¿©ÁÖ°íÀÚ ÇÏ¿´´Ù.
º» ±³À縦 È°¿ëÇÏ¿© ÄÚµù¿¡ ´ëÇÏ¿© °Ì³»Áö ¾Ê°í ÀÚ½ÅÀÇ °æ¿µÇÐÀû ¶Ç´Â ´Ù¾çÇÑ µµ¸ÞÀÎ Áö½ÄÀ» È°¿ëÇÏ¿© ¹®Á¦¸¦ ÆľÇÇÏ°í, ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾î¶»°Ô ºÐ¼®ÇÏ°í °á·ÐÀ» ³»´ÂÁö¿¡ ´ëÇÑ Ã¼ÇèÇÏ´Â °úÁ¤À» ÅëÇÏ¿©, µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë¿¡ ´ëÇÑ Àü·«Àû »ç°í¿Í âÀÇÀû »ç°í ´É·ÂÀ» °âºñÇÑ ¸¹Àº ÀÎÀçµéÀÌ ¾ç¼ºµÉ ¼ö Àֱ⸦ Èñ¸ÁÇÑ´Ù.

ÀúÀÚ¼Ò°³

±è±¤¿ë [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

Á¶Áö¾ÆÁÖ¸³´ëÇÐ °æ¿µÇÐ ¹Ú»ç MIS Àü°ø(1995), ¸ÞŸ¹ö½º °¨¼ºÇõ½ÅÆ÷·³ ÀÇÀå(2021~ÇöÀç), ¼þ½Ç´ëÇб³ °æ¿µÇкΠ±³¼ö, SNS¸¶ÄÉÆà ¿¬±¸¼ÒÀå(1996~ÇöÀç), Çѱ¹ IT¼­ºñ½ºÇÐȸ ȸÀå, Çѱ¹ ±Û·Î¹ú°æ¿µÇÐȸ ȸÀå(2014~2016, 2020)À» ¿ªÀÓÇß´Ù. ¿ÁÁ¶±ÙÁ¤ÈÆÀå(2021), Marquis Who¡¯s Who in the World, Albert Nelson Lifetime Achiever(Data Analysis ºÐ¾ß)(2017), Top 100 Educators in the World(¼¼°è 100´ë ±³À°ÀÚ) ¿µ±¹ ±¹Á¦ÀÎ¸í¼¾ÅÍ IBC¿¡ µîÀç(2015)µÆ´Ù. ºòµ¥ÀÌÅͺм® ºÐ¾ß ±¹¡¤³»¿Ü Àú³Î ¾à 150¿© ÆíÀÇ ³í¹®À» ¹ß°£Çß´Ù.

Á¤¼º¿ø [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

¼þ½Ç´ëÇб³ ÀϹݴëÇпø ITÁ¤Ã¥°æ¿µÇаú °øÇйڻç(2019.8), Áß¾Ó´ëÇб³ ÀϹݴëÇпø Åë°èÇаú °æÁ¦Çм®»ç(1990.2). ¢ßµ¥ÀÌŸ¼Ö·ç¼Ç ºòµ¥ÀÌÅÍ ·¯´×¼¾ÅÍ ÃÑ°ý»ó¹«(1990.7~ÇöÀç)´Ù.

[¿¬±¸½ÇÀû]
´ëÇеµ¼­°ü ½Ã¹üÆò°¡ Á¤·®ÁöÇ¥ Á¡¼ö »êÃâ ¹æ½Ä ¹× ¸¸Á·µµ Á¶»ç ÃßÁø ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ Åë°èÀû °ËÅä(2020)
µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë¿ª·® Áø´Ü ¹× Æò°¡ -°³ÀÎ ÀÚ°¡Áø´Ü ¸ðµ¨À» Áß½ÉÀ¸·Î(2020)
º¤ÅÍ°ø°£¸ðµ¨À» È°¿ëÇÑ »óÇ°Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ °üÇÑ ½ÇÁõ¿¬±¸(2019)
µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐÀÚÀÇ ÀÌÁ÷Àǵµ¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿äÀο¡ °üÇÑ ¿¬±¸(2019)
Measuring Similarity of Travel Blog Documents(2019)

À̼ºÅà [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

¼þ½Ç´ëÇб³ °øÇйڻç IT¼­ºñ½º°æ¿µ Àü°ø(2018). ¿ëÀδëÇб³ AIÇкΠ±³¼ö(2020~ÇöÀç), ±³¼öÇнÀÁö¿ø¼¾ÅÍÀå(2022~ÇöÀç), (»ç)Çѱ¹À¶ÇÕº¸¾ÈÇÐȸ ÀÌ»ç(2020~ÇöÀç), (»ç)±Û·Î¹ú°æ¿µÇÐȸ ÀÌ»ç(2019~2020), ±â¾÷¡¤±â¼ú°¡Ä¡Æò°¡»ç(2018~ÇöÀç)´Ù.

ÀÌÀç¸ð [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

¼þ½Ç´ëÇб³ °æ¿µÇйڻç MIS Àü°ø(2018). ¿ÍÀÌ´õÇ÷¡´Ö ÆÀÀå(2021~2022), ·Ôµ¥¸â¹ö½º ¸Å´ÏÀú(2020~2021), ÁöƼ¾¾¼Ö·ç¼Ç Ã¥ÀÓ(2018~2019), Ƽ¸ó ¸Å´ÏÀú(2016~2017)¸¦ ¿ªÀÓÇß´Ù.

ÀÓÀºÅà [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

¼þ½Ç´ëÇб³ ÀϹݴëÇпø °æ¿µÇаú MIS Àü°ø ¼®»ç(2019.2), SNS¸¶ÄÉÆÿ¬±¸¼Ò ¿¬±¸¿ø(2019.2~ÇöÀç)ÀÌ´Ù. ¿¬±¸½ÇÀûÀ¸·Î The Detection of Brand Identity and Image Using Semantic Network Analysis(2022), (±â»óû) ±â»óÀ¶ÇÕ¼­ºñ½º Á¤Ã¥ ¹× ¿î¿µÃ¼Á¦ °³¼±À» À§ÇÑ ºñÁî´Ï½º¸ðµ¨ Á¶»ç¡¤ºÐ¼®(2021), The Effects of Product¡¯s Visual Preview and Customer Review on Sale Performance in Mobile Commerce (2021), The Effects of Product¡¯s Visual Preview on Customer Attention and Sales Using Convolution Neural Networks (2021), A Study on the Factors Affecting Usag

ÆîÃ帱â

Àü°øµµ¼­/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼­ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥

    ¸®ºä

    0.0 (ÃÑ 0°Ç)

    100ÀÚÆò

    ÀÛ¼º½Ã À¯ÀÇ»çÇ×

    ÆòÁ¡
    0/100ÀÚ
    µî·ÏÇϱâ

    100ÀÚÆò

    0.0
    (ÃÑ 0°Ç)

    ÆǸÅÀÚÁ¤º¸

    • ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡ µî·ÏµÈ ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ±× ³»¿ë°ú Ã¥ÀÓÀÌ ¸ðµÎ ÆǸÅÀÚ¿¡°Ô ÀÖÀ¸¸ç, ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­´Â ÇØ´ç »óÇ°°ú ³»¿ë¿¡ ´ëÇØ Ã¥ÀÓÁöÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.

    »óÈ£

    (ÁÖ)±³º¸¹®°í

    ´ëÇ¥ÀÚ¸í

    ¾Èº´Çö

    »ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£

    102-81-11670

    ¿¬¶ôó

    1544-1900

    ÀüÀÚ¿ìÆíÁÖ¼Ò

    callcenter@kyobobook.co.kr

    Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£

    01-0653

    ¿µ¾÷¼ÒÀçÁö

    ¼­¿ïƯº°½Ã Á¾·Î±¸ Á¾·Î 1(Á¾·Î1°¡,±³º¸ºôµù)

    ±³È¯/ȯºÒ

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ¹æ¹ý

    ¡®¸¶ÀÌÆäÀÌÁö > Ãë¼Ò/¹ÝÇ°/±³È¯/ȯºÒ¡¯ ¿¡¼­ ½Åû ¶Ç´Â 1:1 ¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¹× °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)¿¡¼­ ½Åû °¡´É

    ¹ÝÇ°/±³È¯°¡´É ±â°£

    º¯½É ¹ÝÇ°ÀÇ °æ¿ì Ãâ°í¿Ï·á ÈÄ 6ÀÏ(¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ) À̳»±îÁö¸¸ °¡´É
    ´Ü, »óÇ°ÀÇ °áÇÔ ¹× °è¾à³»¿ë°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ¹®Á¦Á¡ ¹ß°ß ÈÄ 30ÀÏ À̳»

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ºñ¿ë

    º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹ÝÇ°/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã
    »óÇ°À̳ª ¼­ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°Àº ¹Ý¼Û·á ÆǸÅÀÚ ºÎ´ã

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯

    ·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
    (´ÜÁö È®ÀÎÀ» À§ÇÑ Æ÷Àå ÈѼÕÀº Á¦¿Ü)

    ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) È­ÀåÇ°, ½ÄÇ°, °¡ÀüÁ¦Ç°(¾Ç¼¼¼­¸® Æ÷ÇÔ) µî

    ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) À½¹Ý/DVD/ºñµð¿À, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, ¿µ»ó È­º¸Áý

    ·½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì

    ·ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡ ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì

    »óÇ° Ç°Àý

    °ø±Þ»ç(ÃâÆÇ»ç) Àç°í »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ Ç°Àý/Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖÀ½

    ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»ó
    ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó

    ·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê

    ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ

    (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº °áÁ¦´ë±Ý¿¹Ä¡¾÷ µî·Ï¹øÈ£: 02-006-00013

    (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º´Â ȸ¿ø´ÔµéÀÇ ¾ÈÀü°Å·¡¸¦ À§ÇØ ±¸¸Å±Ý¾×, °áÁ¦¼ö´Ü¿¡ »ó°ü¾øÀÌ (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º¸¦ ÅëÇÑ
    ¸ðµç °Å·¡¿¡ ´ëÇÏ¿© (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº°¡ Á¦°øÇÏ´Â ±¸¸Å¾ÈÀü¼­ºñ½º¸¦ Àû¿ëÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
    µî·Ï ¿©ºÎ´Â e-±ÝÀ¶¹Î¿ø¼¾ÅÍ È¨ÆäÀÌÁö(www.fcsc.kr)ÀÇ µî·Ï¡¤½Å°í>ÀüÀÚ±ÝÀ¶¾÷µî·ÏÇöȲ ¸Þ´º¿¡¼­ È®ÀÎÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ¼­ºñ½º °¡ÀÔ»ç½Ç È®ÀÎ

    ¹è¼Û¾È³»

    • ±³º¸¹®°í »óÇ°Àº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óÇ°À» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    • Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼­·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä »óÇ°À» ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.

    • ±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

    • ¹è¼Ûºñ´Â ¾÷ü ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥¿¡ µû¸¨´Ï´Ù.

    • - µµ¼­ ±¸¸Å ½Ã 15,000¿ø ÀÌ»ó ¹«·á¹è¼Û, 15,000¿ø ¹Ì¸¸ 2,500¿ø - »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì, »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥ Àû¿ë