모든 데이터 분석도 같은 데이터 분석이 아닙니다.

데이터 분석의 세계에서 분류와 예측은 기초이자 정점을 찍는 기술들입니다.

이번 강의에서는 여러분이 머신 러닝 모델을 자유롭게 다루며, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법까지 배울 수 있습니다.

분류와 예측 모델이 어렵게만 느껴졌나요? 그럴 필요 없습니다.

‘코딩 없는 AI 데이터 분석 Lv.3 예측 머신러닝 분석’에서는 복잡한 코딩 없이도, 누구나 쉽게 데이터 모델을 생성하고, 이를 통해 유의미한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와드립니다.

기본적인 예측부터 시작하여 다층 퍼셉트론까지, 단계별로 실습하며 깊이 있는 학습을 진행합니다.

이 강의의 핵심은 ‘실용성’입니다.

오렌지를 활용하여 실무에 필요한 분석 기법과 적절한 도구 사용법을 익히게 됩니다.

이론적인 지식뿐만 아니라 실제로 데이터를 분석하고, 모델을 평가하는 방법까지 배우게 되므로, 교육 이후 바로 업무에 적용할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

데이터 사이언스 개발자들의 연봉이 부러우셨나요?

개발 역량이 없어도 괜찮습니다.

마소캠퍼스의 강의와 함께라면 누구나 높은 수준의 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

특히 이번 강의에서는 분석 모델의 저장과 활용, 효율성 증대를 위한 피처 선택, 그리고 모델의 일반화 가능성을 평가하는 기법까지 다룹니다.

마소캠퍼스의 “코딩 없는 AI 데이터 분석” 시리즈의 이번 강의를 통해 데이터의 숨겨진 가치를 발견하고, 그 가능성을 최대한 활용해보세요.

여러분도 모르는 데이터의 잠재력을 마음껏 경험하실 수 있을 것입니다.

본 강의는 예측 모델을 깊이 있게 배우고, 코딩 없이 이를 실무에 적용할 수 있는 구조로 설계되었습니다. 복잡한 프로그래밍의 벽을 허물고, 데이터 분석을 누구나 자신 있게 수행할 수 있도록 도와드립니다.

• 1. 입문자부터 전문가까지 활용 가능한 오렌지!

Orange는 데이터 사이언스 및 머신 러닝을 처음 접하는 이들에게 이상적인 도구로, 복잡한 코딩 없이도 직관적으로 데이터 모델을 구축할 수 있습니다.

• 2. 예측 모델과 인공신경망의 이해

이 강의에서는 가장 기본적인 예측 모델부터 시작해, 단순 선형 회귀분석, 다층 퍼셉트론까지 다양한 모델을 Orange를 통해 직접 구현하고 학습합니다. 데이터에서 중요한 패턴을 인식하고 예측하는 방법을 마스터할 수 있습니다.

• 3. 모델의 평가와 활용

모델의 편향과 분산을 평가하는 방법, 회귀 모델의 결정계수 R²의 이해, 그리고 RMSE, MSE, MAE 같은 평가 지표들을 배우면서, 모델의 효과적인 평가 방법을 실습을 통해 마스터합니다.

• 4. 실무에 적용 가능한 고급 분석 기법

가장 간단한 예측부터 다양한 회귀 모델의 결정계수와 평가 지표 학습을 통해 데이터 과학의 다양한 문제를 해결하는 데이터 분석가로 거듭날 수 있습니다.