What You Will Learn!
- 어려운 수학이나 통계학을 사용하지 않고, 데이터 분석의 기본이론을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
- 직접 알고리즘을 통한 프로그래밍을 디자인할 수 없지만, 데이터 사이언티스트의 설명을 이해하고 그들과 의사소통을 하는 토대를 마련할 수 있습니다.
- 자신의 업무지식에 데이터분석의 장점을 결합하여 더 나은 방향으로 프로젝트를 이끄는 중간관리자로서의 역량을 갖출 수 있습니다.
- 여러가지 비즈니스 문제를 빅데이터와 머신러닝을 이용해 풀어내는 방법을 습득할 수 있습니다.
Description
4차 산업혁명에 맞춰 자신의 디지털 경쟁력을 높이고 싶다면 '중간관리자가 꼭 알아야 하는 머신러닝과 빅데이터기법'으로
지금부터 시작해 보십시요!
프로그래밍이나 수학을 하지 않고, 엑셀을 이용해 데이터 사이언스로 여러가지의 비즈니스 문제를 풀어낼 수 있습니다!
4주간의 학습으로 머신러닝과 데이터사이언스의 필요성에 대한 훨씬 더 강한 확신 및 어렵지 않게 관련 내용을 배우고 이해할 수 있을 것입니다.
1. 머신러닝과 빅데이터를 활용한 데이터 사이언스 이해
- 빅데이터와 머신러닝의 기본적 개념 및 지식 이해
- 데이터 분석 모델 유형 학습
2. 지도학습(supervisded learing) 배우기
- 의사결정나무(classification tree)
- 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
- 서포트 벡터 머신(support vector machine)
3. 인공신경망과 비지도 학습(unsupervised learing) 배우기
- 커널을 적용시킨 서포트 백터 머신, 인공신경망(Artificial Neural Neywork)
- 최접근 이웃(K-nearest neighbor), 클러스터링(Clustering)
4. 여러 머신러닝 방법을 결한합 Ensemble 배우기
- 텍스트마이닝(Text mining), 소셜네트워크 분석
- 머신러닝 활용시 고려사항
Who Should Attend!
- 머신러닝과 빅데이터에 대하여 관심이 많은 사람
- 데이터 관련 업무를 하지 않지만, 데이터 관련 업무를 하는 사람들과 원활한 커뮤니케이션을 하고 싶은 사람
- 수학, 통계학, 프로그래밍을 잘 모르지만, 머신러닝, 빅데이터가 일상&비즈니스에서 일어나는 문제를 어떻게 풀어내는지 기본 과정을 이해하고 싶은 사람
- 데이터를 다루는 중간관리자로 업무 진행과정을 점검하고 큰 안목에서 새로운 방향을 찾고자 하는 사람
