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Orange3를 활용한 노코드 머신러닝 Basic
노코드 머신러닝 Basic 시리즈
Orange3를 활용한 산업별 데이터 인사이트
🎯 핵심 주제
복잡한 코딩 없이 머신러닝 모델을 구축하고 조절할 수 있는 Orange3를 통해, 산업 및 업종별 실제 데이터로 직접 머신러닝을 개발하고 인사이트를 해석하는 훈련을 합니다.
✔️ Orange3를 통해, 데이터 분석 및 예측 모델링을 누구나 손쉽게
Orange3를 통해 데이터 분석을 노코드로, 즉 복잡한 코딩 없이 진행할 수 있는 방법을 배우실 겁니다. 프로그래밍 경험이 없어도 놀랍도록 강력한 예측 모델을 만들어내는 방법을 익힐 수 있습니다.
✔️ 실무에 필요한 우리 업종의 데이터 인사이트 찾기
실무에서 바로 활용할 수 있는 실전 중심 학습을 강조합니다. HR 데이터로 퇴사할 직원을 찾고, 장바구니 데이터로 연관 상품을 분석하고, 나아가 소득수준과 소비지수를 바탕으로 고객을 분류해봅니다.
✔️ VOD로 익히고, 직접 나만의 데이터 인사이트 해석해보기
각 파트별로 따라하기 데이터 1종, 스스로 학습을 위한 실습용 데이터 1종씩, 총 6종 이상의 데이터가 제공됩니다. VOD 해석 영상을 보고 빠진 부분과 내가 놓쳤던 부분도 함께 점검할 수 있습니다.
👥 추천 대상
이런 분들께 추천해요!
🙋♂️ 머신러닝은 어떻게 시작하는 건가요?
전공지식도, 기존 통계 공부 경험도 없지만 쉬운 툴을 통해 인공지능, 머신러닝을 입문해보고 싶어요.
🙋♂️ 노코드 툴을 통해 데이터 분석과 머신러닝을 할 수 있을까요?
Orange3는 머신러닝 뿐만 아니라 데이터 전처리, 통계, 시각화까지 다양한 데이터 활용 기술을 제공해요.
🙋♂️ 툴만 배워두니 교육을 받고도 쓸 생각을 안하는 것 같아요.
배울 때는 재밌어 하더니 막상 실무로 돌아가면 다들 적용할 생각을 안하는데...
🙋♂️ 결국 코딩을 배워하나요? 비슷비슷한 교육 뿐이네요.
똑같은 방식, 똑같은 따라하기 교육말고 새롭게 차별화된 교육과정 어디 없을까요?
🎢 커리큘럼
더 자세한 커리큘럼은 이렇게 구성됩니다!
✔️ Clustering ① 소비수준에 따른 고객집단 분석하기
✔️ Clustering ② (연습) 금융 데이터에 따른 고객집단 분석하기
✔️ Association Rule ① 장바구니 연관분석 I
✔️ Association Rule ② (연습) 장바구니 연관분석 II
✔️ Classification ① 퇴사할 직원 찾아내기
✔️ Classification ② (연습) 연봉 예측하기
📞 문의사항
과정에 대해 문의하고 싶어요!
이메일 : edu@ablearn.kr
기업문의 핫라인 : 02-589-2021
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| 평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
| 배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
| 과락기준 | 60% | 0점 | 0점 | 0점 | 0점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | Clustering ①.1 소비수준에 따른 고객집단 분석하기 (개념) |
| 2차시 | Clustering ①.2 소비수준에 따른 고객집단 분석하기 (실습) |
| 3차시 | Clustering ② (연습) 금융 데이터에 따른 고객집단 분석하기 |
| 4차시 | Association Rule ① 장바구니 연관분석 I |
| 5차시 | Association Rule ② (연습) 장바구니 연관분석 II |
| 6차시 | Classification ①.1 퇴사할 직원 찾아내기(개념) |
| 7차시 | Classification ①.2 퇴사할 직원 찾아내기(실습) |
| 8차시 | Classification ② (연습) 연봉 예측하기 |
