데이터 과학은 이제 다양한 산업에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 데이터 분석 역량을 갖춘 인재에 대한 수요가 급증하면서 실무 중심의 데이터 과학 기술을 효과적으로 학습하는 것이 중요해졌습니다. 이 로드맵은 데이터 분석 툴 ‘오렌지(Orange)’를 활용해 비전문가도 쉽게 데이터 과학의 기초부터 실무 적용 단계까지 체계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

특히 오렌지의 시각적이고 직관적인 인터페이스는 초보자에게 친숙하고 접근성이 뛰어납니다. 복잡한 코딩 없이도 데이터 분석을 수행할 수 있어, 데이터 과학을 처음 접하는 학습자들도 부담 없이 시작할 수 있습니다. 이번 로드맵에서는 오렌지를 통해 데이터 수집, 전처리, 시각화, 모델링까지 단계적으로 배워 실무에서 직접 적용할 수 있는 역량을 키웁니다.

오렌지와 함께하는 데이터 과학 로드맵은 데이터에 대한 깊은 이해와 다양한 분석 경험을 쌓고 싶은 모든 분들을 위해 기획되었습니다. 로드맵의 모든 강의는 기초부터 차근히 다루며, 이론과 실습이 조화를 이루어 누구나 쉽게 데이터 과학을 익히고 성장할 수 있도록 돕습니다.

이 과정은 데이터 과학의 핵심 개념과 기술을 습득하여 실무에 바로 활용할 수 있는 역량을 갖추는 데 중점을 둡니다.

학습자는 이 로드맵을 통해 데이터 분석을 처음 접하는 분들도 오렌지를 활용한 데이터 사이언스를 체계적으로 학습할 수 있으며, 실무에 바로 적용 가능한 유용한 지식을 쌓을 수 있을 것입니다.

(1) 데이터 전처리의 이해와 실습

데이터 분석의 첫 단계인 데이터 전처리를 이해하고, 불필요한 데이터를 제거하거나 결측치를 처리하는 등 다양한 전처리 방법을 학습합니다. 이를 통해 데이터의 질을 높이고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출할 수 있는 역량을 갖춥니다.

(2) 데이터 시각화 및 인사이트 도출

오렌지 툴을 활용해 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 시각적으로 쉽게 이해하고, 데이터의 패턴과 트렌드를 도출할 수 있는 인사이트 능력을 키울 수 있습니다.

(3) 머신러닝 모델링과 평가

기초적인 머신러닝 알고리즘을 이해하고, 분류, 회귀, 군집화 등의 모델을 설계 및 적용하는 방법을 배웁니다. 또한, 모델의 성능을 평가하여 개선할 수 있는 방법을 학습하여 데이터 기반의 의사결정 능력을 강화합니다.

(4) 실무 프로젝트를 통한 응용 능력 개발

실무에서 자주 사용되는 분석 프로세스를 체험하고, 프로젝트를 통해 직접 데이터를 다루는 경험을 쌓습니다. 이를 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 데이터 분석 역량을 키워 자신만의 분석 포트폴리오를 구축할 수 있습니다.

• • – 프로그래밍 지식 없이 데이터 분석을 배우고 싶은 분
  • – 오렌지를 활용한 데이터 시각화와 머신러닝을 체계적으로 학습하고 싶은 분
  • – 데이터에 기반한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 관심이 있는 직장인 및 관리자
  • – 데이터 사이언스를 입문하여 실무에 적용하고 싶은 대학생 및 초보자
  • – 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 분석하고자 하는 기획자 및 마케터
  • – 새로운 분석 툴을 배우고 싶은 데이터 사이언스 중급 학습자

STEP 1: 오렌지를 활용한 데이터 분석 기초 이해

코딩 없이도 데이터 분석을 시작할 수 있도록, 오렌지(Orange) 툴의 기본 사용법과 데이터 분석 기초 개념을 쉽게 설명합니다. 데이터 시각화와 탐색적 분석 기능을 활용해 데이터를 시각적으로 이해하고 인사이트를 얻는 방법을 배울 수 있습니다. 프로그래밍 지식 없이도 따라할 수 있는 쉬운 접근 방식으로, 고객은 데이터 분석의 첫 단계를 편안하게 시작할 수 있습니다.

STEP 2: 데이터 전처리와 특성 엔지니어링으로 분석 정확도 향상

데이터를 정제하고 준비하는 전처리 과정을 오렌지를 통해 실습합니다. 결측값 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환 등 실무에 필요한 전처리 작업을 거쳐, 고객은 더욱 정확한 분석을 수행할 수 있습니다. 특성 엔지니어링 기법을 통해 데이터를 분석에 최적화하는 방법을 배우며, 결과의 신뢰도를 높여 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있습니다.

STEP 3: 비주얼 머신러닝 모델 구축과 간편한 평가

오렌지를 활용하여 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고, 다양한 평가 지표로 모델 성능을 이해할 수 있습니다. 분류와 회귀 모델을 포함한 주요 알고리즘을 실습하여 분석 목적에 맞는 모델을 적용할 수 있습니다. 고객은 프로그래밍 없이도 머신러닝 모델의 핵심 개념을 배우고, 실질적인 예측 모델을 구축할 수 있는 자신감을 얻습니다.

STEP 4: 실전 데이터 분석 프로젝트로 분석 능력 완성

다양한 실전 프로젝트를 통해, 고객은 비즈니스 문제 해결에 데이터 분석을 적용하는 경험을 쌓게 됩니다. 오렌지를 사용해 실제 데이터를 다루며 분석하고, 인사이트를 도출하는 과정을 체험할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 강화하고, 실무에서 바로 활용 가능한 분석 스킬을 완성할 수 있습니다.