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[e-러닝]코딩없이 배우는 Python 데이터과학 I 과정이미지

[e-러닝]코딩없이 배우는 Python 데이터과학 I

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과정정보

교육기간
30일
강의구성
12차시

수강료

70,000원

옵션선택

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교육 신청 전 주의 사항

  • 1

    유의사항

    해당 VOD강의는 오프라인 교육을 녹화/편집한 강의 입니다.
    미리보기를 통해 강의 품질을 확인 후 신청 바랍니다.

  • 2

    수강 기간

    교육 신청(결제완료) 일로 부터 30일 동안 수강이 가능합니다.
    30일 이후에는 동영상을 재생 할 수 없습니다.

  • 3

    수료증 발급

    수강 기간 내에 모든 영상의 진도율을 100% 이수 후 설문지 작성을 완료하시면
    ‘나의 강의실 -> 증명서발급’ 에서 출력 가능합니다.
    (수강 기간내에 100% 진도를 달성하지 못했을 경우 수료증 발급이 불가합니다.)

  • 4

    동영상 플레이를 위한 기기등록 제한

    동영상 재생은 계정당 2대까지 자동 등록됩니다. (PC , Mobile)
    계정 공유를 막기 위함으로 본인의 PC에서 교육 신청을 해주시기 바랍니다.
    (사용자 부주의로 인한 기기변경은 불가함을 미리 알립니다. / 공용이 사용하는 PC에서 교육 신청을 삼가 해 주시기 바랍니다.) ※ 최초 동영상 재생 시 자동으로 기기가 등록 됩니다.

 

 

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.

 

 

 

 

 

 

 

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
숭실대 공학 박사(정보기술)
중앙대 수리통계학 석사
중앙대 응용통계학 학사
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)

학습목표

* 강의목차 : 12차 (총 552분)
* 결제방법 : 수강신청하기 - 신용카드/실시간/무통장입금 택일 - 결제 - 나의 강의실에서 확인 가능
(계산서 발급을 원하실 경우 무통장입금 후 주문 요청사항란에 기재하여 주세요!)

강의목차(총 12강)

1. 01. 데이터과학의 이해 (69분) 69분

2. 02. Orange SW의 소개 및 설치안내 (10분) 10분

3. 03. 데이터 탐색 및 시각화 (80분) 80분

4. 04. 데이터탐색 및 시각화_연습문제 (35분) 35분

5. 05. 모델링 기법 및 머신러닝 알고리즘의 이해 (46분) 47분

6. 06. 선형 회귀모델링 이론 및 실습 (58분) 58분

7. 07. 선형 회귀모델링 Q&A 및 정리 (21분) 21분

8. 08. 로지스틱 회귀모델링 이론 및 실습 (73분) 73분

9. 09. 의사결정나무 모델링 이론 및 실습 (38분) 38분

10. 10. 귀납적 추론 알고리즘 이론 및 실습 (30분) 30분

11. 11. 신경망 모델링 이론 및 실습 (48분) 48분

12. 12. Ensemble 모델링 이론 및 실습 (43분) 43분