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[디지털(DT) : D.S] R프로그램 기반 학습원리로 이해하는 머신러닝

데이터 분석 프로젝트 수행을 위한 데이터 활용 거버넌스 구축 및 데이터 마이닝을 위한 머신러닝 알고리즘 파악

  • PS적용
교육시간 09:00~18:00 [3일 / 24시간]
교육비 (VAT없음) 회원사 : ₩630,000원 (1사 2인이상: ₩630,000원/인)
일반사 : ₩700,000원 (1사 2인이상: ₩630,000원/인)
환금액 (예정) 고용보험 비환급
교육장 KMAC 비즈니스 스쿨
교육담당자 전승희 / 02-3786-0772 / jsh90325@kmac.co.kr
오채우 / 02-3786-0548 / ocw000209@kmac.co.kr

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교육과정소개

[교육목적]
• 분석 프로젝트 기획 및 조직의 데이터 활용에 대한 거버넌스 구축할 수 있습니다.
• 데이터 마이닝을 위한 머신 러닝 알고리즘을 R 프로그램 기반으로 학습할 수 있습니다.
[교육특징]
[지정 교육]
본 교육 과정은 기업 맞춤형 교육 개별 문의시 Customizing 진행 가능합니다.
일시, 장소, 비용, 커리큘럼 등 협의
 

교육일정 및 내용

일시 세부내용
01월 01일
09시00분 ~ 18시00분
데이터 분석 프로젝트
•데이터 분석 프로젝트의 이해
•데이터 분석 흐름도
•분석 결과 활용하기

학습 원리 이해하기
•Supervised Learning vs. Unsupervised Learning
•Gradient Descent(경사하강법)
•Model Validation(모델 평가 및 선정)
•Overfitting Issue(모델 과적합)

 
01월 02일
09시00분 ~ 18시00분
머신 러닝 알고리즘-1 (Supervised Learning)
•Regression(단일 회귀분석)
•Regression(다중 회귀분석)

머신 러닝 알고리즘-2 (Supervised Learning)
•Logistic Regression(로지스틱 회귀분석)
•Decision Tree(의사결정나무)
•Random Forest(랜덤 포레스트)

 
01월 03일
09시00분 ~ 18시00분
머신 러닝 알고리즘-2 (Supervised Learning)
•K-means Clustering(군집 분석)
•Association Rules(연관 규칙)