머신러닝 추천시스템? 컨텐츠 기반 필터링? 협업 필터링?ㅣ10년차 현직자와 7주동안 함께 프로젝트 해보세요

#머신러닝 #추천시스템 #데이터사이언스
7주만에 취업/이직에 도움되는 추천시스템 프로젝트 완성하는 방법
🧑‍🏫 7주 완성 Study 살펴보기
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📊 A주제 : 영화 데이터 활용 컨텐츠 추천시스템 입문 스터디
📌부제 : 10년 차 대기업 데이터 사이언티스트 선생님과 함께 하는 추천시스템 입문(콘텐츠 기반 필터링, 협업필터링 활용)
📌사용 데이터 : CZcams Videos Dataset, MovieLense, Mobile Recommendations, Nutritional Content of Food
📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
📌학습 언어 : Python3
📌학습 내용 :
추천 시스템은 사용자가 관심을 가질 만한 항목을 예측하고 제안하는 기술로 온라인 쇼핑몰, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 본 강의에서는 추천시스템의 기본 개념과 추천시스템의 필수 개념인 유사도에 대하여 배웁니다. 이후, 추천시스템의 주요 유형인 콘텐츠기반 필터링과 협업필터링을 통해 추천 결과를 제공하는 방법을 실습하게 됩니다.
🗓️ 일정 : 첫 수업 7월 31일(수), 오후 8시
- 총 7주, 14시간 과정 (2시간 씩 수업 7회) / / 세부 일정 syllabus 참고
📌필요 역량 : 성실함, 기초 파이썬 실력
👍 수강 추천대상 :
1. 추천시스템에 관심이 있으신 분
2. Pandas, Numpy를 사용할 수 있으신 분
2. 유통/이커머스, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등의 분야에 관심이 있으신 분
🖐️ 수강 비추천대상 :
1. 추천시스템을 잘 알고 구현할 수 있는 분
2. 데이터를 전혀 다루지 못하는 분
3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분

[@mcodeM]

💥 데이터분석/ AI / 데이터엔지니어 Study 13기 모집 (9.3 시작 - 현재 얼리버드 접수중)
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🧑‍🏫강사진
- 카이스트+네카라쿠배 AI 현직자
- 대기업, 스타트업 데이터 분석가
- 서울대 AI 대학원 출신 선생님
- 대기업 금융권 데이터 엔지니어
🗓 시작/진행 일정
* 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업)
✅ A 주제 - 이커머스 데이터 분석가 스터디 / 🆕신규주제
09.08 (일) - 오전 11시 시작
✅ B 주제 - 영상/이미지 분할 (컴퓨터 비전) 스터디 / 🆕신규주제
09.03 (화) - 오후 8시 시작

✅ C 주제 - 데이터 엔지니어 스터디 / 🆕 신규주제
09.05 (목) - 오후 8시 시작
✅ D 주제 - 신용카드 이상 거래 탐지 스터디 /🔥인기 주제 (6 기수 출강)
09.07 (토) - 오후 1시 시작

📋 수업방식
1) 온라인 줌 - 이론 수업/프로젝트 발표
- A주제 데이터 분석 스터디는 1주차에 오프라인 진행
- 오프라인 참석이 어려울 경우, 온라인 진행 가능 (해외 거주 학생도 다수 참여)
2) 매주 과제 제출 예정
3) 매 수업 녹화 강의 - 별도 제공
4) 디스코드 채널 통하여, 강의/프로젝트 관련 Q&A 가능
5) 모집인원
- 주제별 7 ~ 10명
- 신청자가 많을 경우 나중에 신청하신 분들은, 새로운 시간대로 제안 드릴 예정
📌수업결과
1) 딥러닝 / 컴퓨터 비전 / 데이터 엔지니어 / 데이터 분석 포트폴리오 생성
2) 수료증 발급
🏅프로젝트에 성실히 참여하고 결과물이 좋은 분들은 우수 수료증 별도 안대혀지급
[링크드인 "자격증/수료증"] 란에 게시 가능
3) 메타코드M 사이트 혜택
~ 50만원 상당의 직무별 전체 로드맵 Total 강의 1개 코스 대폭 할인 혜택(20만원에 결제 가능)
[ 데분/데사/AI 분야 - 4~6개 강의 묶음]
4) 메타코드 채용 협업 기업 추천 (우수 수료자에 한함)
📌 실제 참여자가 완성한 프로젝트 결과물
colab.research.google.com/drive/1qBEBfZJC7OubDzrpq8R5sPGDERi5jYw_#scrollTo=58iemOH9BaBM
colab.research.google.com/drive/1oDqTi2E-6bFwbe4RNxgX-BE5HQCQDqVG#scrollTo=a2031ae8
colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1M393VJr8Qz0VKf2Rj3-7tNcf5UXDlQtA
github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipyn