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코딩 지식 없이도 바로 할 수 있는 AI 데이터 분석!

같은 입문도 남들보다 훨씬 빠르게!
노코딩 도구 Orange 3으로 시작하는 데이터 분석!

이런 걸 배워요!

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange3 활용 방법
  • 데이터 분석의 기본 개념과 가장 대표적인 분석 기법들의 활용 능력
  • 다양한 데이터 소스에서의 데이터 수집 및 처리 프로세스
  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange3 사용의 이점 파악

복잡한 데이터 분석은 이제 그만! Orange3로 쉽게 하는 데이터 분석

누구나 할 수 있는 AI 데이터 분석

개발자, 개발자 하지만 모두 같은 개발자가 아닌 것 알고 계셨나요?

개발자에도 프론트엔드, 백엔드, 여러 분야의 엔지니어, 그리고 데이터 사이언스 개발자 등

여러 가지 분야가 존재합니다.

당연히 각 분야의 수요나 입문 난이도, 그에 따른 평균 연봉의 차이가 존재합니다.

 

그 중에서도 특별한 것은 데이터 사이언스, 특히 머신 러닝/딥러닝 분야를 꼽을 수 있습니다.

기본적인 코딩 역량에 더해 데이터 사이언스 지식과 인공 지능 역량까지 필요로 하여,

각종 개발자 대상 조사에서 상위권의 연봉 수준을 차지하고 있습니다.

물론 연봉 수준이 높다는 것은 일반적으로 아무나 할 수 있다는 뜻이 아닙니다.

 

그러나, 사실은 누구나 인공지능 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.

약간의 데이터사이언스 지식과 데이터를 다루는 역량,

실무에 필요한 분석 기법과 적절한 도구 활용 능력이 있다면

개발자 없이도 고급 인공지능 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

 

필요한 게 너무 많아 보이신다구요?

그래서 마소캠퍼스의 이번 강의에서 모든 것을 한번에 준비했습니다.

이번에 소개할 강의의 사용 툴은 “Orange 3”입니다.

누구나 쉽게 분석 데이터를 가져와 만지고, 인공 지능 분석까지 수행할 수 있습니다.

개발자가 해내는 것 이상으로 자유롭게 의미 있는 분석을 해내는 오렌지는

무료 도구이면서 각종 네트워크 보안 환경에서도 문제 없이 쓸 수 있는 도구입니다.

 

데이터사이언스 개발자가 부러우셨나요?

개발 역량이 없이도, 노코딩 도구 오렌지 3와

마소캠퍼스에서 제공하는 데이터 분석 역량과 함께라면

머신 러닝 개발자의 연봉도 꿈이 아닙니다.

마소캠퍼스의 “코딩 없는 AI 데이터 분석” 과정의 시작인 이 강의에서

여러분도 몰랐던 여러분의 가능성을 마음껏 펼쳐보시길 바랍니다.

강의 특징

본 강의는 데이터 분석에 입문하고 인공지능 분석 역량을 쉽게 얻고 싶은 모든 분들에게 적합합니다.

Orange3를 통해 복잡한 코딩 없이도 데이터 분석을 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있습니다.

 

  1. 입문자부터 전문가까지 사용하는 오렌지3!

Orange3는 데이터 사이언스 및 머신 러닝 분야 초보자에게 이상적인 학습 도구로,
복잡한 데이터 분석 개념을 시각적이고 직관적인 방식으로 제시합니다.

 

 

  1. 다양한 데이터 분석 및 시각화 도구 제공

Orange3는 사용자가 데이터를 쉬운 방법으로 깊이 있게 분석하고
복잡한 데이터셋에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 지원합니다.

 

 

  1. 분석 대상 데이터 수집부터 시작하는 분석

엑셀 데이터부터 여러 가지 형식의 파일, 웹 문서 등에서 데이터를 불러와
분석에 편한 형태로 가공하는 방법을 배워 효율적인 분석이 가능합니다.

 

 

  1. 실전 데이터 분석 입문

데이터 분석의 기본 개념부터 실무에 가장 많이 쓰이는 대표적인 분석 방법을 활용하여
실전 사례 분석을 통한 데이터 사이언티스트 업무를 경험할 수 있습니다.

 

이런 분들께 추천해요

  • 데이터 분석에 처음 도전하는 분
  • 복잡한 코딩 없이 고급 데이터 분석까지 마스터하고 싶으신 분
  • 단순 이론이 아닌 실질적인 데이터 분석 역량을 익히고 싶으신 분
  • 엑셀의 한계를 느끼고 더 고급 분석을 원하는 분들

코딩없는 AI 데이터 분석 강의를 듣고 나면

마소캠퍼스의 코딩 없는 AI 데이터 분석 lv.1 데이터 마이닝 입문 강의는

데이터 분석의 입문자부터 현직자까지 모든 분들에게 적합합니다.

  • 데이터 분석 기초 역량
  • Orange3 업무 환경 세팅 방법
  • 여러 가지 출처에서 데이터를 확보하고 핸들링하는 기술
  • 실전 프로젝트를 통해 데이터 분석 실무에 적응

오렌지 3와 함께 데이터 사이언스 전문 역량을 키워 보세요.

더 이상 코딩도, 데이터 분석도 겁내지 마세요!

학습 내용

1. 파이썬 데이터분석 기본 개념 익히기!

3. 데이터 분석 기법 익히기!

2. 파이썬 데이터 핸들링 입문하기!

4. 실무에 적용하는 프로젝트까지 수행!

예상 질문 Q&A

  1. 인공지능이나 코딩, 디자인에 대한 선수지식이 필요한가요?
    A. 본 강의는 인공지능에 관심이 생긴 누구나 바로 들어 실무에 활용할 수 있는 역량 제공을 목표로 설계된 강의로, 인공지능이나 코딩, 심지어 엑셀 실력까지도 필요하지 않습니다.
  2. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
    A. 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
  3. 오렌지 3? 따로 소프트웨어를 구입해야 하나요?
    A. 오렌지 3는 무료로 배포되고 있는 소프트웨어이며, 다운로드부터 설치까지 하나하나 가르쳐 드리기 때문에 누구나 손쉽게 인공지능 데이터분석 환경을 구축 가능합니다. Portable 버전을 사용하면 외부 인터넷 연결 없이도 사용 가능하여, 보안 수준이 높은 근무 환경에서도 사용 가능합니다.

지식공유자 소개

수강 전 확인해주세요!

      • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
      • 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
      • 강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.

안녕하세요. 마소캠퍼스입니다.

“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼

00. 교재 다운로드 센터
[onc43] AAA000 교재 다운로드 센터 00:00:00
01. 학습 내용 안내
[onc43] AAA002 학습 내용 안내 00:06:49
02. 노코드 데이터 분석 도구의 필요성와 설치
[onc43] AAA011 노코드 데이터 분석의 이해 00:19:29
[onc43] AAA021 오렌지 기본 기능 설치 00:10:04
[onc43] AAA022 오렌지 애드온 설치 00:18:48
03. 데이터 분석 워크플로우 다루기
[onc43] AAA031 오렌지 사용자 인터페이스 00:10:19
[onc43] AAA032 워크플로우와 정보 패널 다루기 00:31:11
04. 데이터 분석 모델과 머신러닝 알고리즘: 지도학습과 비지도학습
[onc43] AAA041 AI 데이터 분석을 잘 하려면 00:20:39
[onc43] AAA042 데이터 분석 프로세스 00:23:53
[onc43] AAA043 데이터 분석 모델과 알고리즘의 이해 00:12:47
[onc43] AAA044 오렌지3 알고리즘 실습 00:17:40
[onc43] AAA045 지도학습 비지도학습 강화학습 00:19:39
05. 다양한 소스에서 데이터 가져오기
[onc43] AAA051 다양한 소스에서 데이터 가져오기와 열기 00:31:01
[onc43] AAA052 데이터 테이블 다루기 00:22:55
[onc43] AAA053 데이터 페인팅과 데이터 저장 00:10:16
06. 알고리즘 선택의 핵심, 데이터의 유형과 역할
[onc43] AAA061 데이터 역할의 종류와 특징 00:21:22
[onc43] AAA062 데이터 유형별 특징과 변환 00:36:45
07. 데이터 샘플링과 정보 설정
[onc43] AAA071 여러 데이터 세트의 행과 열 합치기 00:40:23
[onc43] AAA072 데이터에서 조건에 맞는 행과 열 필터링 00:26:21
[onc43] AAA073 데이터 샘플링과 모델의 실제 성능 검사 00:33:47
08. 기술 통계를 활용한 인사이트 도출
[onc43] AAA081 기술 통계 분석 00:24:03
[onc43] AAA082 기술 통계를 활용한 인사이트 도출 00:24:30
[onc43] AAA083 피벗테이블로 데이터 요약하기 00:11:46
09. 확증적 데이터 분석
[onc43] AAA091 확증적 데이터 분석 00:33:58
10. 가장 많이 쓰는 3가지 대표 분석법의 노코드 분석과 결과 읽기
[onc43] AAA101 카이제곱 검정 – 월마트 맥주와 기저귀 00:18:32
[onc43] AAA102 T 검정이란 00:05:13
[onc43] AAA103 T 검정 – 이메일 제목과 기부금 실습 00:25:54
[onc43] AAA104 회귀분석 – 노벨 경제학상 사회실험 00:24:24
11. 사람을 대신하는 똑똑한 기계
[onc43] AAA111 핵심 변수 파악하기 00:29:20
Actionable Contents
  • PRIVATE
  • 무제한 사용가능
535106 등록 수강생

    머니매그넷(주) Since 2013
    마소캠퍼스 ICT 원격평생교육원
    - 온라인|원격평생교육시설 등록번호
    : 제 원-119호

    마소캠퍼스 DT평생교육원
    - 오프라인|지식·인력개발사업 평생교육시설 등록번호
    : 제 지-137호

    강남캠퍼스: 서울시 서초구 강남대로 53길 8, 10-31호(서초동, 스타크 강남빌딩) 10-31, Gangnamdae-ro 53Gil 8, Seocho-gu, Seoul (06621)
    송도교육연구원: 인천광역시 연수구 송도과학로 32 송도테크노파크IT센터 S동 2003호, 20F, Technopark IT center, Songdogwahak-ro 32, Yeonsu-gu, Incheon (21984)

    전화 02-6080-2022, 팩스 02-6455-2021, 이메일 문의 cs@masocampus.com

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