시계열 데이터와 연관성 분석의 이해와 활용까지, AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!
여러분도 몰랐던 본인의 데이터 잠재력을 발휘해볼 절호의 기회!
시계열 데이터와 연관 규칙의 개념과 예시, 그리고 관련된 기법들을 Orange로 더 간편하고 쉽게 가능합니다.
– 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 얻고자 하는 실무자들을 위한 최적의 강의
– 시계열 데이터 및 모델 / 연관성 분석의 기본 개념과 이를 응용하는 다양한 실습 예제
– 학습하는 이론들을 실질적으로 활용하는 방법에 대한 풍부한 설명
모두가 원하지만 아무나 못하는,
데이터를 활용해 더 나은 성과를 달성할 수 있는 기회를 잡으세요!
실제 비즈니스 상황에서 데이터 분석의 가치를 실감할 수 있는 마지막 강의입니다.
데이터 시각화에 관심 있었는데, 배우기 쉽지 않은 개념들을 학습한 것 같아서 좋았습니다.
시계열 분석과 같이 어려운 개념을 이해하고 실습까지 따라갈 수 있을까 걱정했는데, 강사님께서 설명을 하실 때 마다 구체적인 예시를 들어 주셔서 이해하기 쉬웠습니다.
특히 차분과 같은 개념을 직접 결과값까지 보여주시면서 설명을 해주 시니 머리에 쏙 들어오더라고요.
앞으로도 다양한 업무에 도움을 받을 수 있을 것 같습니다. 감사합니다.
체험단 후기 (로**)
퇴사 후 다음 진로에 대한 고민이 많았는데. 새로운 것을 도전하고 싶어 수강해보았습니다.
이 강의에서 소개하는 Orange를 알게 된 이후에는 제가 직접 데이터를 다룰 수 있게 되니 흥미도 생기고 뿌듯함도 느껴졌습니다!
시계열 분석을 활용한 데이터 분석도 곧 실제 업무에 활용할 수 있겠다는 생각이 들어 도움이 될 것 같습니다.
체험단 후기 (tk**)
이론만 다루지 않고 실습과 이를 실제 업무에서 어떻게 쓸 수 있는지 짚어주는 강의라서 정말 도움이 많이 돼요!
시계열 데이터와 연관성 분석이 실제로 얼마나 유용한지 알게 되었고 차근차근 학습을 한다면 저도 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었어요.
강사님께서 개념 설명도 충족하게 해주시고 매번 분석 결과를 보여주셔서 실습과 실무 연관성이 높아 만족스러워요
체험단 후기(프**)
Orange를 활용해 시계열 데이터 및 연관성 분석의 개념과 활용법을 익히고 비즈니스 인사이트 도출 방안을 제시하는 핵심 강의입니다.
1. 시계열 데이터의 기본 개념 및 데이터의 특성 이해
시간 독립변수, 자기 상관성 등 시계열 데이터의 기본 특성을 설명하며, 이를 분석하는 과정에서 정상성과 비정상성 데이터에 대한 학습
2. 시계열 분해를 통한 데이터 패턴 분석
시계열 데이터를 구성하는 추세성, 계절성, 순환성, 백색소음 등의 요소를 분해하여 데이터를 체계적으로 분석하는 방법을 실습
3. 시계열 예측 모델의 기본 원리와 실습
자기 회귀 모델(AR), 이동 평균 모델(MA) 등의 시계열 예측 모델 학습 및 실무 적용 방안 실습
4. 벡터 자기 회귀(VAR) 및 ARIMA 모델 학습
VAR 모델을 통해 다변량 시계열 데이터를 분석하고, ARIMA 모델을 활용해 미래의 데이터 패턴을 예측하는 과정을 실습
5. 연관성 분석의 기본 개념 및 응용 사례 학습
Apriori 알고리즘의 기초부터 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 지표를 계산하는 방법을 학습
모두를 위한 프리미엄 강의,
지금 Orange를 활용한 데이터 분석으로 경쟁력을 높이세요!
1. 강의 신청하기
2. 강사님을 따라 Orange 활용해보기
3. 시계열 데이터 / 연관성 분석으로 성과 향상
복잡한 기술 없이 시계열 데이터를 통해 기초적인 미래 트렌드 분석 능력 배양
강의를 통해 상황에 따른 효과적인 예측 모델 선택으로 데이터를 더욱 체계적으로 분석
다양한 데이터들 간의 관계를 탐색하고, 이를 통해 맞춤형 비즈니스 전략을 수립할 수 있는 기법 활용
데이터를 제대로 활용하는 것이 이제는 필수적인 전략입니다.
– 실무적 데이터 분석 기술을 강화하고자 하는 분
– 어려운 코딩 없이 데이터 분석 능력을 향상하고자 하는 분
– 시계열 데이터 및 연관성 분석을 실용적으로 활용하고자 하는 분
– 엑셀의 한계를 느끼고 더 간단한 고급 분석 도구를 원하는 분
– 취업 시장에서 자신만의 차별성을 강조하고 싶은 취준생
– IT 분야로 커리어 전환을 고려하는 직장인
데이터 분석, 더 이상 당신과 무관한 분야가 아닙니다.
코딩 기술 없이, 미래 데이터를 예측하고 효과적인 결과물을 도출해내고 싶다면 지금 바로 이 강의를 수강하세요.
STEP 1. 시계열 데이터의 기초부터 데이터의 흐름을 파악하는 방법 학습
시계열 데이터의 기본 개념과 중요 요소를 통해 체계적인 데이터 분석 방법 실습
STEP 2. 자기회귀 및 이동평균 모델을 활용한 예측 실습
다양한 예측 모델을 통해 시계열 데이터 시각화 및 미래 예측 역량 습득
STEP 3. 연관성 분석으로 데이터 간 숨겨진 관계를 발견하는 방법 학습
연관 분석 기법을 통해 데이터 간의 상관관계 파악하고 맞춤형 추천 시스템 구축의 중요한 기초 실습
STEP 4. 데이터 기반 예측 능력 및 이를 통한 의사결정 역량 강화
시계열 예측 및 연관 규칙 분석의 기본부터 활용법까지 익히고 이를 실무에 적용 가능하는 방법 공유
데이터는 기술 자체가 아니라 기술을 통해 처리해야 하는 대상입니다.
데이터 분석 공부 미루고 계셨나요? 아직 늦지 않았습니다!
지금 데이터를 활용해서 더 좋은 기회를 잡아보세요.
Q. 강의를 수강하기 위해 인공지능이나 코딩, 디자인에 대한 선수지식이 필요한가요?
A. 본 강의는 인공지능, 코딩, 또는 엑셀 실력과 같은 선수지식을 요구하지 않습니다. 누구나 쉽게 따라올 수 있도록 기초부터 설명 드립니다. 다만, 이전 단계인 오렌지 강의 Lv.1 또는 Lv.2까지 수강하시면 강의 내용을 더욱 원활하게 이해하실 수 있습니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A. 오렌지를 일절 사용해보신 적이 없다면, 강의를 더욱 원활하게 진행하기 위해 기본적인 사용 방법이나 설치 방법을 미리 알아보시는 것을 추천 드립니다.
Q. 오렌지? 따로 소프트웨어를 구입해야 하나요?
A. 오렌지는 무료로 배포되고 있는 소프트웨어이며, 누구나 손쉽게 인공지능 데이터분석 환경을 구축 가능합니다. Portable 버전을 사용하면 외부 인터넷 연결 없이도 사용 가능하여, 보안 수준이 높은 근무 환경에서도 사용 가능합니다.
마소캠퍼스가 우리 모두의 성장을 위해 준비한 Actionable & Time-Saving 콘텐츠,
지금 확인해보세요. (기업 교육 문의는 biz@masocampus.com)
| 00. 교재 다운로드 센터 | |||
| [onc69] AAF000 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 01. 학습 내용 안내 | |||
| [onc69] AAF011 학습 내용 안내 | FREE | 00:04:43 | |
| 02. 시계열 데이터의 이해 | |||
| [onc69] AAF021 내년에 제품B는 몇 개 팔릴까- CAGR | FREE | 00:23:09 | |
| [onc69] AAF022 시계열 데이터의 특징- 시간독립변수와 자기상관성 | 00:35:09 | ||
| [onc69] AAF023 시계열 분해- 추세성, 계절성, 순환성, 백색소음 | 00:29:09 | ||
| [onc69] AAF024 시계열 정상성과 비정상성, 그리고 차분 | 00:38:48 | ||
| 03. 시계열 데이터 분석 모델 | |||
| [onc69] AAF031 시계열 분석 모델의 유형- AR과 MA | FREE | 00:13:44 | |
| [onc69] AAF032 이동평균법을 활용한 시계열 분석 | 00:37:23 | ||
| 04. 예측적 시계열 분석과 모델 평가 | |||
| [onc69] AAF041 벡터 자기회귀 모델을 활용한 시계열 분석 | 00:06:52 | ||
| [onc69] AAF042 벡터 자기회귀 모델을 활용한 시계열 분석 – 실습 | 00:35:57 | ||
| [onc69] AAF043 ARIMA 모델과 시계열 예측 능력 평가 | 00:36:36 | ||
| 05. 연관성 분석의 이해와 활용 | |||
| [onc69] AAF051 연관성 분석의 이해 | 00:11:36 | ||
| [onc69] AAF052 Apriori 알고리즘과 장바구니 분석 | 00:48:18 | ||
| [onc69] AAF053 연관 규칙 분석을 활용한 맞춤형 추천 시스템 | 00:27:41 | ||
|
지금 보고 계신 VOD 강의는
|
||
| 총 13개 수업/총 5시간 49분 | ||
| [수강기한: |
||
|
|
||
 |
