# 온라인 : 머신러닝 온라인 코스 하나씩 수료하기
(1주일당 온라인 학습 시간은 10 ~ 20시간 정도)

머신러닝 실력 쌓기
(초급) 머신러닝 (스탠포드 대학, 앤드류응) https://www.coursera.org/learn/machine-learning
(초급) 파이썬을 이용한 데이터 분석 (IBM, Joseph Santarcangelo)
https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-python
(중급) Applied Machine Learning in Python (미시간 대학)
https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning
(고급) 탑 캐글러에게 캐글 배우기
https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science?specialization=aml
(고급) 베이지안 메소드
https://www.coursera.org/learn/bayesian-methods-in-machine-learning?specialization=aml

신경망 파악하기
(중급) 신경망과 딥러닝 (스탠포드, 앤드류응)
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning?specialization=deep-learning
(초급) 하이퍼파라메타 튜닝 (스탠포드, 앤드류응)
https://www.coursera.org/learn/deep-neural-network?specialization=deep-learning
(초급) 머신러닝 프로젝트 스트럭쳐링 (스탠포드, 앤드류응)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning-projects?specialization=deep-learning
(중급) CNN (스탠포드, 앤드류응)
https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks?specialization=deep-learning
(중급) 시퀀스 모델 (스탠포드, 앤드류응)
https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models

# 오프라인 : 캐글 대회 / 프로젝트
대상 : 데이터사이언스 커리어에 관심 있는 PCEO 재/졸업생들
선수지식 : 고3 수준 수학 지식
준비물 : 통계와 코딩을 제대로 하겠다는 의지와 노트북
시간 : 매주 화요일 저녁 7시반 ~ 11시반
기간 : 3월 12일 ~ 5월 31일
장소 : 강남구 신논현역 (주)마커 오피스
비용 : 온라인 : 한달에 약 50달러 코세라 등록비
오프라인 : 한달에 10만원 (5만원 간식비, 5만원 최대 기여자 상금)

신청페이지 : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf4lur9yQ1e5OptJcU7r41gMdV6mSTIfAxhRUVCpS7tZTWIvg/viewform

문의: 정철현 박사님 (010-9456-5044) / 정효진 연구원 (054-279-8242)