구글 머신러닝 단기집중과정_필수 조건 및 사전 작업

개요 페이지를 넘어가면

아래와 같은 전체 페이지가 나온다.

 

 

처음으로 보이는 페이지

 

 

앞으로 해당 페이지 통해서

계속 교육을 진행할 거다.

 

 

좌측의 강의 구성과

우측의 목차를

강의별로 확인하면서

이용하면 될 것 같다.

 

 

첫 번째 3가지 선택항목 중

 

 

머신러닝 단기집중과정이 나에게 맞을까요?

 

 

두 번째 답변으로 눌렀다.

 

 

"머신러닝에 대해

약간의 배경 지식이 있지만

최신 정보를 접하고

체계적인 이해를

갖추고자 합니다."

 

 

사실 이것저것 눌러봤자 똑같이

학습 시작 버튼이 활성화된다.

 

 

먼저 교육 시작 전에 확인해야 할

필수사항 몇 가지 알아보자.

 

 

 

필수사항 체크!

 

 

 

단기집중과정이기 때문에 사전 지식은

필요하지 않다고 명시되어있다.

다만 어느 정도 선행 학습되어있다면

이해가 수월할 것으로 예상된다.

 

 

(사실 너무 뻔한 얘기다. 당연한 소리.)

 

 

기본 대수학 개념과 Python을

이용해본 경험 정도가 필요한

가장 최소한의 지식이라고 생각된다.

 

 

Python이 처음인 사람은

쉽게 생각해서 기초적인 영어 문법과

비슷하게 전개하는 것으로 생각하면

빠르게 접근할 수 있을 것 같다.

 

 

 

 

사전 작업도 체크!

 

 

 

미리 교육을 위해

프로그램을 설치 안 해도

브라우저에서 바로 실행이 가능한

Colaboratory 플랫폼을 이용한다.

 

 

구글에서 진행하는 교육이다 보니

이런 부분에 있어서는 확실히 편하다!

 

 

 

Pandas 라이브러리와 Tensorflow 기본 사항에 대한 권고

 

 

 

Pandas 라이브러리는 Python을 통해

데이터 세트를 다루기 위한 것이다.

 

 

미숙하면 꼭 해당 페이지에서

확인해 관련 내용 숙지해라.

 

 

이에 대한 기초적인 내용이 없다면

따라가기 힘들 것이다.

 

 

Tensorflow 관련 기본사항도 있다.

많이 모자란 부분이 이 부분인데...

이번 교육을 통해 조금이나마

성장할 수 있길 기대한다.

 

 

주요 개념 및 도구를 설명하고

적용하는 내용이 이어진다.

 

 

 

수학적 개념

 

 

수학에선 대수학과 선형대수학,

삼각법, 통계, 미적분학이 주로 쓰인다.

 

 

 

Python 프로그래밍

 

 

파이썬 프로그래밍으로는

기본과 중급으로 나누어

구분되어 있다.

 

 

최소한의 기초소양은

요구한다는 것을

해당 페이지를 통해 알 수 있다.

 

 

 

Python 외부 라이브러리

 

 

해당 모듈들은 Python

외부 라이브러리다.

 

 

하지만 내장 라이브러리와

맞먹을 수준으로

많이 이용하기 때문에,

필요할 때마다

웹에서 검색해서

이용 가능하다.

 

 

미리 선행학습을 한다면

더할 나위 없이 도움될 것 같다.

 

 

 

Local Environment 구성

 

 

마지막으로 우리는 로컬 머신에서

이용하지 않을 것이기 때문에

중요하지 않는 내용으로 생각된다.

 

 

자세한 내용은 직접 강의를 들으면서

해당 내용 참조하길 바란다.