개발자, 개발자 하지만 모두 같은 개발자가 아닌 것 알고 계셨나요?

개발자에도 프론트엔드, 백엔드, 여러 분야의 엔지니어, 그리고 데이터 사이언스 개발자 등

여러 가지 분야가 존재합니다.

당연히 각 분야의 수요나 입문 난이도, 그에 따른 평균 연봉의 차이가 존재합니다.

그 중에서도 특별한 것은 데이터 사이언스, 특히 머신 러닝/딥러닝 분야를 꼽을 수 있습니다.

기본적인 코딩 역량에 더해 데이터 사이언스 지식과 인공 지능 역량까지 필요로 하여,

각종 개발자 대상 조사에서 상위권의 연봉 수준을 차지하고 있습니다.

물론 연봉 수준이 높다는 것은 일반적으로 아무나 할 수 있다는 뜻이 아닙니다.

그러나, 사실은 누구나 인공지능 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.

약간의 데이터사이언스 지식과 데이터를 다루는 역량,

실무에 필요한 분석 기법과 적절한 도구 활용 능력이 있다면

개발자 없이도 고급 인공지능 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

필요한 게 너무 많아 보이신다구요?

그래서 마소캠퍼스의 이번 강의에서 모든 것을 한번에 준비했습니다.

이번에 소개할 강의의 사용 툴은 “Orange”입니다.

누구나 쉽게 분석 데이터를 가져와 만지고, 인공 지능 분석까지 수행할 수 있습니다.

개발자가 해내는 것 이상으로 자유롭게 의미 있는 분석을 해내는 오렌지는

무료 도구이면서 각종 네트워크 보안 환경에서도 문제 없이 쓸 수 있는 도구입니다.

데이터사이언스 개발자가 부러우셨나요?

개발 역량이 없이도, 노코딩 도구 오렌지와

마소캠퍼스에서 제공하는 데이터 분석 역량과 함께라면

머신 러닝 개발자의 연봉도 꿈이 아닙니다.

마소캠퍼스의 “코딩 없는 AI 데이터 분석” 과정의 시작인 이 강의에서

여러분도 몰랐던 여러분의 가능성을 마음껏 펼쳐보시길 바랍니다.

본 강의는 피처 엔지니어링과 데이터 시각화에 필요한 모든 기법을 코딩 없이 배울 수 있는 구조로 설계되었습니다.

제대로 된 데이터 분석을 위한 복잡한 코딩 장벽을 허물고, 누구나 쉽게 데이터 시각화 시작할 수 있도록 돕습니다.

1. 입문자부터 전문가까지 사용하는 오렌지!

Orange는 데이터 사이언스 및 머신 러닝 분야 초보자에게 이상적인 도구로,
복잡한 코딩 없이 데이터 시각화 기능을 시각적이고 직관적으로 수행 가능합니다.

2. 데이터 전처리와 피처 엔지니어링의 개념 소개

Orange를 활용해 데이터를 쉬운 방법으로 분석하기 편한 형태로 가공하고,
데이터셋에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 지원하는 기능을 학습합니다.

3. 결측치와 이상치의 식별 및 처리 방법

엑셀 데이터부터 여러 가지 형식의 파일, 웹 문서 등에서 데이터를 불러와
데이터 분석이 의미가 있도록 준비하는 방법을 배워 효율적인 분석이 가능합니다.

4. 여러 가지 고급 데이터 시각화 기법

데이터 시각화의 기본 개념부터 실무에 가장 많이 쓰이는 대표적인 기법을 활용하여
실전 사례 시각화를 통한 데이터 사이언티스트 업무를 경험할 수 있습니다.