📖예측분석과 머신러닝
- 과정 소개
- 과정 커리큘럼
- 실제 수강 후기
강의 소개
- 주요 예측 모델링 기법들에 대한 비즈니스 의사결정의 시각을 제공하고, 올바른 모델링 예측 분석능력을 비교하고 선택할 수 있다.
- 실제 비즈니스 사례들을 이용함으로써 머신러닝 예측 모델링 기법에 대한 적용과 활용을 극대화 할 수 있다.
- 분류, 예측, 축소, 탐색 등의 주요 머신러닝 예측 기법에 대한 이론적이며 실무적인 이해를 제공한다.
강의 대상
- 예측분석 및 머신러닝에 대한 기본 개념과 해석 능력을 갖추고자 하는 사람, 실무에 예측분석 활용 및 적용을 해야 하는 사람, 통계적 사고를 통한 의사 결정을 하고자 하는 사람 등
강의 특징
- 수강생들이 사전지식 없이도 JMP소프트웨어를 이용하여 본인이 직접 알고리즘을 따라가면서 직접 실행할 수 있도록 실전 사례 중심으로 진행한다.
- 예측 모델링 기법을 적용하려고 고민중인 엔지니어, 분석가, 컨설턴트에게도 유용하고 실질적인 안내서가 될 것이며, 누구나 실제적인 분석을 쉽게 할 수 있도록 구성하였다.
- 강의 실습 파일
강의장 정보
- 서울특별시 서초구 강남대로 216, 양재플라자 3층
- 3호선 양재역 하차 → 신분당선 7,8번 출구 (도보 1분)
강의 샘플 보기
01. 예측분석의 개요
02. 예측분석 프로세스
03. 데이터 탐색과 차원 축소
04. 분류 및 예측모델의 성과평가
05. 다중 선형 회귀식
06. 3가지 유형의 단순분류기법
07. 분류와 회귀나무
08. 로지스틱 회귀분석
09.신경망 모형
10. 판별분석
11. 연관성 규칙
12. 군집분석
13. 사례 연구
별 5
42
별 4
1
별 3
0
별 2
0
별 1
0
모델링 개념과 기법 위주의 2일 과정으로 진행됩니다. (25%할인 적용) - 1일 수강 옵션
과정 세부 사항
강의 시간
2일 과정 (개념+기법+실습)
비디오
자료 다운로드 & 실습
레벨
고급
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