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3권. ORANGE 비지도학습 마스터
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.
비지도학습 마스터과정은 군집, 연관, 추천, 시각화 등 패턴을 찾고 이를 분석하는 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 비지도학습의 개념과 종류 | 7분 |
| 2차시 | 02 Clustering의 종류와 활용 | 15분 |
| 3차시 | 03 다차원에서의 거리 개념 | 9분 |
| 4차시 | 04 Hierarchical Clustering | 30분 |
| 5차시 | 05 K-Means Clustering | 12분 |
| 6차시 | 06 Louvain Clustering | 10분 |
| 7차시 | 07 DBSCAN | 19분 |
| 8차시 | 08 PCA(1) 개념과 원리 | 16분 |
| 9차시 | 09 PCA(2) 모델실습과 해석 | 14분 |
| 10차시 | 10 대응일치분석(1) 개념과 원리 | 8분 |
| 11차시 | 11 대응일치분석(2) 모델실습과 해석 | 10분 |
| 12차시 | 12 다차원척도법(1) 개념과 원리 | 8분 |
| 13차시 | 13 다차원척도법(2) 모델실습과 해석 | 6분 |
| 14차시 | 14 t-SNE(1) 개념과 원리 | 10분 |
| 15차시 | 15 t-SNE(2) 모델실습과 해석 | 7분 |
| 16차시 | 16 연관규칙분석 개념과 주요 지표 | 7분 |
| 17차시 | 17 연관규칙분석 실습과 해석 | 11분 |
| 18차시 | 18 네트워크분석의 개념과 활용법 | 11분 |
| 19차시 | 19 네트워크 분석 실습과 핵심 지표 | 15분 |
