[수업내용]본 강의는 머신러닝을 처음 접하는 학습자가 머신러닝에 대한 기초지식과 이를 활용한 실습을 통해 머신러닝 알고리즘을 이해 및 활용하는 것을 목표로 한다.머신러닝 기초 이론부터 빅데이터 실무에 적용할 수 있는 예제까지 학습을 하여 빅데이터 분야의 실력을 향상할수있다.[학습목표]1. 머신러닝에 필요한 필수 라이브러리를 활용할 수 있다.2. 지도학습과 비지도 학습 알고리즘을 설명할 수 있다.3. 지도학습과 비지도 학습 알고리즘을 활용하여 다양한 문제를 해결할 수 있다.[연계과목]비정형 데이터 분석 홍보/예시 영상[강의계획서]1주차 머신러닝 맛보기머신러닝의 필수 개념을 이해하고 각종 라이브러리를 활용할 수 있다.l 1차시: 머신러닝 필수 개념l 2차시: Numpy, Pandas 활용하기(실습시뮬레이션형)l 3차시: Seaborn 활용하기(실습시뮬레이션형) 2주차 머신러닝으로 분류하기 I지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.l 1차시: 머신러닝 알고리즘의 종류l 2차시: Scikit-learn 활용하기(실습시뮬레이션형)l 3차시: k-NN의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)l 학습활동 : 퀴즈 3주차 머신러닝으로분류하기 II지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.l 1차시: SVM의 이해 및 활용l 2차시: 의사결정트리의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)l 3차시: 나이브베이즈의 이해 및 활용(실습시뮬레이션형)l 학습활동: 퀴즈 4주차 앙상블기법의 이해앙상블 기법을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.l 1차시: 앙상블 기법의 이해l 2차시: 앙상블 기법 활용 실습 I(실습시뮬레이션형)l 3차시: 앙상블 기법 활용 실습 II(실습시뮬레이션형)l 학습활동: 퀴즈 5주차 머신러닝으로 군집화하기비지도 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 처리를 수행할 수 있다.l 1차시: k-평균 알고리즘 이해하기l 2차시: 군집화 알고리즘 활용 실습 I(실습시뮬레이션형)l 3차시: 군집화 알고리즘 활용 실습 II(실습시뮬레이션형)l 학습활동...