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