[스파르타코딩] 실무에 바로 쓰는 AI 예측/추천 후기

강의 선택하기

스파르타코딩은 웹개발, 앱개발, 게임개발, 데이터 사이언스, 서버 인프라/개발 환경, 개발 언어 문법과 같은 다양한 카테고리의 강의를 제공하고 있다.

언어로 나누어 보면, HTML&CSS, JavaScript, Python, Java, Kotlin, Swift, SQL, C#, C++이니 정말 '네가 뭘 좋아하는지 몰라 다 준비했어'라고 할 만큼 강의 선택의 폭이 넓다고 할 수 있다.

 

그중에서도 내 관심사인 데이터 사이언스 과목에는 다음과 같은 강의들이 있다.

 

 

크게 인공지능, 알고리즘, 데이터분석 3개 분야로 나누어져 있고, 난이도는 왕초보, 초급, 중급 3단계로 나뉘어 있다.

나는 고민고민하다가 "실무에 바로 쓰는"이라는 말에 이끌려 "실무에 바로 쓰는 AI 예측/추천"을 신청했다.

 

 

직장인을 위한 머신러닝 강의를 재정의합니다.

머신러닝을 내 업무에 적용해보고 싶지 않으셨나요? 비즈니스 현업에서 바로 활용가능한 머신러닝을 배우세요.

과거의 데이터를 통해 미래를 예측해 내 업무에 적극적으로 활용해보세요.
유튜브나 쿠팡의 추천 알고리즘의 원리를 깨닫고 직접 개발해볼 수 있답니다.

 

머신러닝을 내 업무에 적용한다니? 이만큼 매력적인 문구가 없다 X-X

 

 

튜터 소개

이 강의의 강사(튜터)분 역시 데이터 사이언티스트로 재직중인 분이시다. NH투자증권과 SK에서 근무하셨다니, 스펙으로 봐도 믿음이 간다 :)

실제로 설명도 되게 잘해주신다!

 

 

커리큘럼

수업은 총 5주 커리큘럼이며, 53강, 6시간 46분으로 구성된다. 그만큼 직장인도 출퇴근시간, 점심시간을 이용해 짬짬히 공부할 수 있다!! :)

1주. 시계열 데이터 분석을 위한 딥러닝 모델 알아보기

2주. 딥러닝으로 매출 예측하기

3주. 딥러닝으로 주가 예측하기

4주. 딥러닝 추천시스템 사례 분석하기

5주. 나만의 추천시스템 만들어보기

 

세부 커리큘럼은 아래와 같다

1주. 시계열 데이터 분석을 위한 딥러닝 모델 알아보기

   1) 1주차 오늘 배울 것
   2) 우리는 왜 AI를 배워야 할까요?
   3) 딥러닝? 왜 시계열데이터에 써야하나요?
   4) 딥러닝 For Biz
   5) Tools: Colab, Pycharm, Tensorflow 소개
   6) 딥러닝의 기초 모델 : MLP
   7) 딥러닝의 기초 구성 소개
   8) RNN 소개
   9) LSTM 소개
   10) LSTM 실습 -Part1
   11) LSTM 실습 -Part2
   12) 1주차 숙제

2주. 딥러닝으로 매출 예측하기

   1) 2주차 오늘 배울 것
   2) 파라메터 튜닝
   3) 파라메터 튜닝 연습해보기
   4) 오토인코더
   5) CNN
   6) CNN 실습 - Classification
   7) CNN-LSTM
   8) CNN-LSTM 실습!
   9) 2주차 숙제

3주. 딥러닝으로 주가 예측하기

   1) 3주차 오늘 배울 것
   2) Seq2Seq모델의 한계
   3) Attention
   4) 트렌스포머 (Transformer)
   5) Dual-Attention RNN
   6) Dual-Attention RNN 실습
   7) GAN 소개
   8) DC-GAN!
   9) GAN+LSTM
   10) GAN-LSTM으로 주가예측하기
   11) 3주차 숙제

4주. 딥러닝 추천시스템 사례 분석하기

   1) 4주차 오늘 배울 것
   2) 추천시스템에 대한 이해
   3) Collaborative filtering (CF) 모형
   4) CF 실습
   5) Latent Factor Model (MF)
   6) Latent Factor Model 구현 실습
   7) Deep Learning for RecSys
   8) Neural Collaborative Filtering (NCF)
   9) YouTube 딥러닝 추천시스템 이해하기
   10) Wide & Deep 모델 이해하기
   11) 4주차 숙제

5주. 나만의 추천시스템 만들어보기

   1) 5주차 오늘 배울 것
   2) 모델링 과정 설명
   3) 데이터 확인하기
   4) 데이터 전처리하기
   5) 모델 설계하기
   6) 모델 학습하고 확인하기
   7) 5주차 숙제

 

사실 초보인 내가 배우기에는 조금 어렵지 않을까 고민했지만, "나만의 추천 시스템 만들어보기"라는 말에 홀리듯 수강신청을 했다.

이것저것 이론을 배우는 것도 좋지만... 실무에 적용하기 위해 배우는 것이기 때문에! 그렇지만 혼자서는 도저히 실무에 적용할 능력도 깜냥도 안 되기 때문에! 따라하며 만들어보는 실전 프로그래밍 연습을 꼭 해보고 싶었다.

 

 

강의환경

스파르타코딩에는 큰 장점이 있다. 온라인으로 듣지만서도 굉장히 빠방하게 학습환경이 제공된다는 것!

 

(1) 일목요연하게 정리된 학습자료 PDF

 

기본적인 학습화면은 위와 같다! 아래 4가지 아이콘 중에서 두 번째 아이콘을 누르면 학습자료를 다운받을 수 있다.

 

학습자료는 사진과 같이, 매우 깔끔하고 보기 좋게 정리되어 있다. 1주차 강의가 A4용지로 총 21페이지 분량인 만큼 내용이 알차다.

 

(2) 모르는 게 있다면 즉문즉답!

코딩을 하는 사람이라면 누구나 (하루에 백 번쯤) 하게 되는 생각은 바로 "왜 안 되지?"가 아닐까 싶다. (feat. 왜 되지?)

게다가 새로운 것을 배우는 입장에서는 궁금한 게 넘쳐나곤 한다. 그럴 때 물어볼 사람이 없어 인터넷에 글을 올리면? 내가 뭘 질문했는지 잊어버릴 때쯤, 한참 후에 답이 달리겠지 ㅠㅠ

 

 

그러나 스파르타 코딩은 화면 하단에서 3번째 탭을 누르면 사진과 같이 '즉문즉답'을 위한 SLACK 사이트로 넘어간다.

질문을 올리면 튜터님이 곧바로 답변을 주고, 튜터님뿐 아니라 미니튜터님이 평일에도 상시로 도움을 주고 있어, 언제든지 코딩을 하다가 막히거나 궁금한 게 생기면 질문을 올리면 끝-!

 

그리고 다른 동료들의 질문에 내가 답변을 달아줄 수도 있으니, 상부상조하며 실력을 쌓아나갈 수 있다!

참고로 슬랙은 핸드폰 어플로도 지원이 되기 때문에 접근성이 높은 건 덤 :)

 

(3) 현장감을 높여주는 코딩스파랜드!

뭐든지 현장 강의보다는 온라인 강의가 싸다. 왜냐하면 그만큼 현장 강의가 가지는 메리트가 있기 때문.

스파르타코딩은 온라인 강의이지만 그런 현장감을 높여주기 위한 여러 시스템을 제공하고 있는데, 그중 하나가 바로 코딩스파랜드이다.

 

 

메타버스로 구현되어 있어 실시간으로 튜터, 학습매니저, 타 수강생들과 교류할 수 있다.

 

 

이제 막 1주차 강의를 시작했다. 하지만 5주차 강의를 마치면 더 성장해 있을 나를 기대해 본다.

 

 

이 글은 스파르타코딩 서포터즈 활동의 일환으로서 주관적인 평가에 따라 작성됐습니다