🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정
🍊 Orange Lv.5 군집화와 차원 축소
정답 없는 데이터에서 패턴을 찾는,
코딩 없는 군집화와 차원 축소
데이터 분석의 핵심인 비지도 학습을 AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠르게 배웁니다.
K-평균, DBSCAN, PCA까지 코드 한 줄 없이 직접 실습해보세요!
22개학습 강의
10.54H강의 시간
9개학습 파트
혹시 이런 경험 있으신가요?
데이터는 쌓여 있는데,
어떻게 묶고 봐야 할지 막막하신가요?
BEFORE
감으로 나누는 데이터
고객이나 제품을 그룹으로 나누고 싶어도 기준을 감으로 정합니다
변수가 많아질수록 표만 길어지고 한눈에 보이는 그림이 없습니다
엑셀로는 한계가 느껴지지만 코딩은 엄두가 나지 않습니다
AFTER
패턴으로 묶는 데이터
K-평균과 DBSCAN으로 데이터를 그룹화하고 실루엣 계수로 품질을 평가합니다
PCA와 매니폴드 학습으로 고차원 데이터를 한 장의 그림으로 압축합니다
Orange로 코딩 없이 분석부터 시각화까지 끝냅니다
이런 분들을 위해 준비했어요
머신러닝, 데이터 분석이
나와는 거리가 멀게 느껴지셨나요?
📊엑셀의 한계를 느끼는 실무자 — 더 간단하면서도 고급 분석이 가능한 도구를 찾고 있는 분
🧭인사이트가 필요한 데이터 분석가 — AI와 데이터를 실무에 적용해 비즈니스 인사이트를 도출하고 싶은 분
🎓차별성이 필요한 취준생 — 취업 시장에서 데이터 분석 역량으로 자신만의 강점을 만들고 싶은 분
🔄IT 커리어 전환을 고민하는 직장인 — 어려운 코딩 없이 비지도 학습부터 차근차근 익히고 싶은 분
복잡한 프로그래밍 없이, 데이터 기반 의사결정을 주도하는 첫 걸음을 내딛으세요!
실습 결과 미리보기
강의에서 직접 만들게 될 결과물입니다
Orange로 군집화와 차원 축소 결과를 눈으로 확인합니다.
01
Orange로 시작하는 비지도 학습
코딩 없이 Orange로 분석 흐름을 만듭니다
05-4
DBSCAN과 PCA로 군집화·차원 축소
밀도 기반 군집과 주성분 분석을 함께 실습합니다
05-2
K-평균 클러스터링 데이터 분석
클러스터 중심을 찾아 데이터를 그룹으로 나눕니다
04-5
거리·유사도로 거리 행렬맵 분석
데이터 간 거리를 측정해 행렬맵으로 시각화합니다
09-1
매니폴드 학습으로 차원 축소
t-SNE, MDS 등 비선형 기법으로 고급 데이터를 압축합니다
02
시각화 기반 데이터 분석
분석 결과를 한눈에 보이는 그림으로 정리합니다
커리큘럼 특징
개념에서 실무 분석까지,
비지도 학습을 익히는 4단계 과정
Orange로 비지도 학습의 주요 방식인 군집화와 차원 축소의 활용법을 차근차근 익힙니다.
1
머신러닝과 비지도 학습의 기본 개념부터
지도·비지도 학습의 차이를 짚고, 데이터 분석의 전체 프로세스를 이해합니다.
2
숨겨진 패턴을 발견하는 군집화 기법
거리와 유사도 측정법을 익히고, 분할적·계층적 군집과 K-평균, DBSCAN, 루뱅 클러스터링을 실습합니다.
3
정보는 지키고 차원은 줄이는 차원 축소
PCA, 대응 분석 같은 선형 기법부터 t-SNE, LLE 등 비선형 매니폴드 학습까지 다룹니다.
4
실제 비즈니스 데이터로 하는 분석 실습
이론과 함께 실제 데이터를 분석·시각화하며 실무에 쓸 수 있는 방법을 익힙니다.
강의 수강 이후
수강 후 당신은 이런 사람이 됩니다
🧩
노코드 분석가
코딩 부담 없이 분석을 시작하는
복잡한 프로그래밍 없이
머신러닝의 기초를 이해하고 데이터를 분석합니다.
📏
유사도 측정자
데이터 간의 차이를 수치로 말하는
거리와 유사도로 데이터 간의 유사성과 차이를
수치화해 비교합니다.
🗺️
시각화 설계자
고차원 데이터를 한 장의 그림으로 만드는
차원 축소 기법으로 복잡한 데이터를
이해하기 쉽게 시각화합니다.
💡
인사이트 발굴자
군집 결과를 비즈니스 통찰로 바꾸는
다양한 군집화·차원 축소 실습을 바탕으로
비즈니스 전반에서 데이터 기반 통찰을 발휘합니다.
수강 체험단 후기
코딩이 낯선 분들도 먼저 경험했습니다
“
데이터 분석 초보자도 손쉽게 활용
코딩도 어떻게 하는지 모르고 데이터 분석과는 거리가 멀었는데, Orange라는 도구도 알게 되고 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지 깨달은 것 같아요.
수강생 후기 · 체험단 후기 (co******)
“
Orange의 새로운 가능성을 보다
어려운 개념들을 이해하기 쉽게 설명하시고 무엇보다 실습 자료가 풍부해서 좋았습니다. 복잡하고 양이 꽤 많은 데이터도 분석하고 시각화할 수 있는 도구라는 걸 알게 됐습니다.
수강생 후기 · 체험단 후기 (혜**)
“
실무에 적용 가능한 효율 있는 강의
Orange로 DBSCAN 같은 복잡한 기능까지 구현할 수 있다는 게 놀라웠습니다. 강의가 잘 구성되어 있어 향후 프로젝트에 효과적으로 활용할 수 있겠다는 생각이 들었어요.
수강생 후기 · 체험단 후기 (최**)
수강생 전원 제공
배운 내용을 바로 활용할 수 있도록,
실습에 필요한 자료까지 준비했습니다
📘
강의교안
개념과 기법을 정리한 강의 자료
🗂️
실습 파일
강의와 같은 데이터로 따라하는 예제
* 자료는 수강 시작 후 <00. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정 · 마감 D-?
정답 없는 데이터 속 패턴,
이제 코딩 없이 찾아내세요!
비지도 학습 개념부터 실무 분석까지 · 4단계 학습
정답 없는 데이터 속 패턴,
이제 코딩 없이 찾아내세요!
🖤 블프 특가 마감까지–일 –:–:–
🍊 Orange Lv.5 군집화와 차원 축소
지식공유자 소개
강의를 이끄는 강사님
사용 프로그램 안내
본 강의에서 사용할 프로그램
🍊
Orange AI 데이터 분석 도구
무료 배포 소프트웨어 · Portable 버전은 인터넷 연결 없이도 사용 가능
무료
무료
* 프로그램은 별도로 제공되지 않습니다.
수강 전 확인해주세요듀얼 모니터·Windows OS 권장
실습 위주의 강의로 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 수강을 추천드립니다.
강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 있습니다.
자주 묻는 질문
예상 질문 Q&A
Q. 인공지능이나 코딩에 대한 선수지식이 필요한가요?
인공지능, 코딩, 엑셀 실력 같은 선수지식은 필요하지 않습니다. 누구나 따라올 수 있도록 기초부터 설명합니다. 다만 이전 단계인 오렌지 강의 Lv.1 또는 Lv.2까지 수강하시면 내용을 더 원활하게 이해하실 수 있습니다.
Q. 수강하기 위한 요구 사항이 있나요?
오렌지를 한 번도 사용해보신 적이 없다면, 기본적인 사용 방법이나 설치 방법을 미리 알아보시는 것을 추천드립니다.
Q. 오렌지는 따로 구입해야 하나요?
오렌지는 무료로 배포되는 소프트웨어로, 누구나 손쉽게 인공지능 데이터 분석 환경을 구축할 수 있습니다. Portable 버전을 사용하면 외부 인터넷 연결 없이도 쓸 수 있어 보안 수준이 높은 근무 환경에서도 사용 가능합니다.
커리큘럼 상세
9개 파트, 22강으로 비지도 학습부터 매니폴드 학습까지
총 22강 · 9개 파트 · 10.54H · 파트를 누르면 세부 강의가 펼쳐집니다
무료 공개표시된 강의는 클릭해서 바로 미리 볼 수 있어요
01학습 내용 안내강의 구성 · 학습 흐름무료 1강
- 01-1학습 내용 안내무료 공개07:04
02비지도 학습의 이해지도 vs 비지도 · 비지도 학습 개념무료 1강
- 02-1정답 없이 배우는 비지도 학습무료 공개27:19
03비슷한 것끼리 묶어주는 클러스터링분류와 군집화 · 알고리즘 유형
- 03-1분류(classification)와 군집화(clustering)33:43
- 03-2군집화 알고리즘의 유형25:13
04거리(distance)와 유사도(similarity)유클리드·맨해튼 · 코사인·피어슨 · 거리 행렬맵
- 04-1비슷한 데이터 찾기- 거리(distance)25:14
- 04-2기하적 거리 측도- 유클리드, 맨해튼, 체비셰프, 민코프스키27:17
- 04-3유사도 기반 측도- 코사인과 피어슨 유사도39:58
- 04-4유사도 기반 측도- 자카드, 해밍, 마할라노비스33:00
- 04-5거리 행렬과 거리 변환, 그리고 거리 행렬맵19:18
05분할적 군집 분석: 중복 없는 클러스터링K 평균 · 실루엣 계수 · DBSCAN
- 05-1클러스터 중심을 찾는 K 평균 군집화34:01
- 05-2K 평균 클러스터링을 활용한 데이터 분석39:28
- 05-3클러스터링 품질 평가 – 실루엣 계수25:18
- 05-4밀도를 고려하는 DBSCAN46:48
06계층적 군집 분석: 모으기와 쪼개기덴드로그램 · 루뱅 클러스터링
- 06-1계층적 군집화와 덴드로그램34:13
- 06-2네트워크를 군집화하는 루뱅 클러스터링39:52
- 06-3네트워크를 군집화하는 루뱅 클러스터링-실습04:31
07핵심 정보만 남기는 차원 축소차원의 저주 · 차원 축소 개념
- 07-1차원의 저주와 차원 축소46:09
08선형 차원 축소: 프로젝션PCA · 대응 분석(CA)
- 08-1핵심 축을 투영하는 주성분 분석(PCA)20:29
- 08-2핵심 축을 투영하는 주성분 분석(PCA)-실습20:46
- 08-3PCA를 활용한 데이터 분석29:10
- 08-4범주형 데이터를 위한 대응 분석(CA)23:54
09비선형 차원 축소: 매니폴드 학습t-SNE · LLE · MDS · ISOMAP
- 09-1매니폴드 학습 – t-SNE, LLE, MDS, ISOMAP, SOM29:29
* 강의 교안과 실습 파일은 수강 시작 후 <00. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
학습 규정 및 환불 규정
학습 규정
- 본 상품은 동영상 형태의 강의를 자유롭게 수강할 수 있는 VOD(온라인 녹화 강의) 상품입니다.
- 수강 신청 및 결제를 완료하시면, ‘내 강좌’를 통해 바로 수강이 가능합니다.
총 학습기간
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- 하루 3시간 내외로 학습하시면 정상 수강기간(유료 수강기간) 내에 전체 과정을 모두 수강하실 수 있습니다.
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