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코딩없이 배우는 Python 데이터과학 과정이미지

코딩없이 배우는 Python 데이터과학

#Python #오픈소스 #Orange

과정정보

신청기간
2024.01.19 - 2024.03.07
교육기간
2024.03.07 - 2024.03.08
교육시간
12시간

수강료

440,000

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차수 교육일정
1차 2024년 3월 7~8일 (목~금)
2차 2024년 8월 7~8일 (수~목)
3차 2024년 11월 28~29일 (목~금)

※ 교육일정은 당사의 사정에 따라 변동될 수 있습니다.

 

 

코딩없이 배우는
Python 데이터과학 I

 

Orange S/W?

오픈소스 데이터 시각화, 머신러닝 및 데이터 마이닝 Tool Kits 슬로베이나 류블랴나 대학교에서 개발한 소프트웨어로 오픈소스 Python의 패키지인 Anaconda 위에 비주얼프로그래밍 프론트엔드를 추가하였습니다.

 

Orange S/W 소개

1. 대화식 데이터 시각화

s/w
  • icon 훌륭한 시각화
  • icon 탐색적 데이터 분석
  • icon 지능적인 시각화

2. 초보자와 전문가를 위한 훌륭한 데이터 마이닝 도구

s/w
  • icon 컴포넌트 기반 데이터 마이닝
  • icon 대화식 데이터 탐색
  • icon 영리한 work-flow 디자인 인터페이스

3. 데이터과학의 실습을 위한 완벽한 도구

s/w

4. Add-ons 기능 확장

s/w

 

 

 

강의 목표

목표

데이터과학의 이해부터 Orange S/W의 소개 데이터 탐색 및 시각화 및 머신러닝을 이해하기 위한 모델링 기법부터 선형/로지스틱 회귀, 의사결정나무, 최근접이웃 모델링, 서포트벡터머신 모델링, 앙상블 모델링, 군집화 모델링 까지 여러 알고리즘을 실습을 통해 개념부터 익히게 됩니다.

 

 

 

커리큘럼

일차 시간 커리큘럼
Day 1 10:00 ~ 11:00 데이터과학의 이해
11:00 ~ 12:00 Orange SW의 소개 및 설치안내
13:00 ~ 14:00 데이터 탐색 및 시각화
14:00 ~ 15:00 모델링 기법 및 머신러닝 알고리즘의 이해
15:00 ~ 17:00 선형 회귀모델링 이론 및 실습
Day 2 10:00 ~ 12:00 로지스틱 회귀모델링 이론 및 실습
13:00 ~ 14:00 의사결정나무 모델링 이론 및 실습
14:00 ~ 15:00 귀납적 추론 알고리즘 이론 및 실습
15:00 ~ 16:00 신경망 모델링 이론 및 실습
16:00 ~ 17:00 Ensemble 모델링 이론 및 실습

 

 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 데이터 분석을 시작하려는 분
  • 추천아이콘2 R/Python과 같은 코딩 기반의 분석이 어려운 비즈니스 분석가
  • 추천아이콘3 머신러닝의 전문가가 되고 싶은 분

 

 

 

강사 소개

정성원박사

정성원 박사

학력
중앙대 수리통계학 석사
중앙대 응용통계학 학사
숭실대 공학 박사(정보기술)
경력
現 ㈜데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄센터장, 교육강사
세종대학교 경영전문대학원 빅데이터MBA 겸임교수
숭실대학교 경영대학원 데이터전략경영학과 겸임교수
한국 빅데이터학회 산학이사
한국 지능정보시스템학회 산학이사
한국 교통안전공단 빅데이터 자문위원
한국 산업안전보건공단 빅데이터 자문위원
한국 관광공사 빅데이터 자문위원
前 ㈜데이타솔루션 마케팅 총괄상무
㈜데이타솔루션(舊 SPSS Korea) 통계모델링&데이터마이닝 컨설턴트
SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)
한국BI 데이터마이닝학회 이사
한국보건정보통계학회 대외협력이사
한국CRM협회 CRM/마케팅공학 분야 자격증 기술위원
과학기술정보통신부&한국정보화진흥원 빅데이터 시장현황조사 자문위원
산업통산자원부 스마트공장추진단 빅데이터 자문위원
SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)

교육장소

서울 강남구 언주로 620 10층 (논현동, 현대인텔렉스)지도보기

강의목차(총 1강)

1. 오프라인(대면)으로 진행되는 과정입니다. 2024.03.07 00:00 - 2024.03.08 23:55

교재&상품 정보

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3월 7~8일(목~금)

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8월 7~8일(수~목)

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11월 28~29일(목~금)

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