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1권. ORANGE와 핵심 마이닝
과정소개
데이터마이닝, 머신러닝 딥러닝을 어려운 Python 등의 코딩기반 솔루션이 아닌, No Code/Low Code 기반 오픈소스로 쉽고 빠르게 익혀 실무에 바로 적용하고 분석 인사이트를 찾을 수 있음.
핵심마이닝은 ORANGE라는 도구로 정형, 텍스트, 이미지 데이터를 분석하는 핵심 과정을 다루고 있음
학습목표
머신러닝과 딥러닝을 직접 쉽고 빠르게 배워서 실무에 적용할 수 있다.
자신의 업무나 연구 데이터를 직접 분석하여 인사이트를 도출할 수 있다.
자신의 업무나 연구 데이터를 직접 분석하여 인사이트를 도출할 수 있다.
| 차시 | 강의명 | 학습시간 |
|---|---|---|
| 1차시 | 01 ORANGE와 머신러닝 | 20분 |
| 2차시 | 02 ORANGE 기능과 위젯 둘러보기 | 11분 |
| 3차시 | 03 데이터 연동과 분석 스토리 설계하기 | 14분 |
| 4차시 | 04 데이터 탐색하고 시각화하기 | 22분 |
| 5차시 | 05 데이터 정제하기 | 13분 |
| 6차시 | 06 데이터 변환하기 | 12분 |
| 7차시 | 07 ORANGE의 지도학습 알고리즘 소개 | 13분 |
| 8차시 | 08 회귀의 지도학습 시나리오 설계와 실습 | 24분 |
| 9차시 | 09 분류의 지도학습 시나리오 설계와 실습 | 14분 |
| 10차시 | 10 ORANGE의 비지도학습 알고리즘 소개 | 11분 |
| 11차시 | 11 군집으로 유사한 집단 묶어보기 | 28분 |
| 12차시 | 12 연관으로 장바구니 분석해보기 | 15분 |
| 13차시 | 13 네트워크분석으로 관계성 파악하기 | 23분 |
| 14차시 | 14 텍스트마이닝 기본이해와 활용 | 15분 |
| 15차시 | 15 텍스트마이닝 시나리오 설계와 기초분석 | 19분 |
| 16차시 | 16 텍스트 클러스터링과 시각화 | 15분 |
| 17차시 | 17 텍스트 임베딩과 활용 | 24분 |
| 18차시 | 18 이미지분석 기본이해와 활용 | 12분 |
| 19차시 | 19 이미지 임베딩과 시각화 | 15분 |
| 20차시 | 20 이미지 분류와 전이모델 | 10분 |
