코딩이 필요 없는 데이터분석, 머신러닝 - 오렌지3(Orange3) 기초

코딩 없이도 데이터 분석을 할 수 있어요!

💭 이런 생각 해보셨나요?

"머신러닝을 구현한 파이썬 코드를 보고 있자니 멀미가 나요."
"선형회귀, K-means알고리즘 등을 많이 들어봤는데 정확히 뭔지 모르겠어요."
"데이터를 간단하게 시각화해서 보고 싶은데 코딩부터 배워야 할까요?"
"학교 과제 보고서를 그럴듯하게 쓰고 싶은데 공부할 시간이 부족해요."
"결과물이 빨리 빨리 나왔으면 좋겠어요."

 

머신러닝이 궁금하고 배우고 싶지만 텍스트로 된 프로그래밍 언어를 배울 엄두가 나지 않는 분들을 위해서 준비했습니다. 학습 시나 일상생활에서 수집한 데이터를 간단하게 분석해 볼 수도 있습니다. 수치형/이미지/텍스트 데이터 수집, 시각화, 분석과 머신러닝 기초이론, 평가지표에 대해서 배웁니다. 마지막 프로젝트로 현실적인 데이터인 COVID-19 확진자 수 데이터를 시각화하고 분석해봅니다.

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💻 텍스트코딩을 이해하지 못해도 배울 수 있습니다.

여기에서는 동그란 위젯 하나가 하나의 함수와 같습니다.
아래와 같은 간단한 워크플로우로
   1. 이미지를 불러와 임베딩(특징을 추출해 계산할 수 있는 수치로 바꿔줍니다)하고, 
   2. kNN, Random Forest, Logistic Regression 학습알고리즘을 이용해 학습을 시키고, 
   3. 학습 결과를 확인해볼 수 있습니다.

 

Orange3는 미적으로 화려하지는 않지만 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 심지어 그것을 드래그 앤 드롭 몇 번 하는 것만으로 사용할 수 있습니다. 아래 그림은 시간의 흐름에 따른 확진자수의 변화를 애니메이션으로 보여주는 사례입니다. 

 

▲ Orange3 툴의 사용법 뿐만 아니라, 기본 개념에 대한 이해가 필요할 때는 따로 상세히 설명합니다.

 

▲ 텍스트 분석 실습 장면입니다. 빈번하게 나타나는 단어들을 워드클라우드 형태로 확인해보고 전처리를 합니다.

 

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✔️ 이런걸 배워요

• Orange3 데이터 분석 도구 (Windows 환경에서 진행됩니다.)
            

• Excel이나 메모장을 통해 간단한 csv파일 만들기
• Python 지식이 있다면 본인만의 위젯을 만들어 활용할 수 있습니다. 하지만 이 강의에서는 다루지 않습니다.

😎 이 강의는요!

• 처음부터 차근차근 실습을 따라갈 수 있도록 천천히 진행합니다. 
• Orange3 툴 자체가 시각적인 툴이기 때문에 이해하기가 쉽습니다.
• 개념적인 설명이 필요한 부분에서는 이론 강의를 덧붙였습니다.
• 마지막에 COVID-19 데이터를 분석함으로써 실생활 적용 사례를 제시했습니다.

 

 

📂 강의 자료 소개

• 종류: 강의에서 사용한 데이터셋을 일부 제공합니다.
• 분량:
   1. 선형회귀 실습 데이터(train.csv, test.csv)
   2. 이미지군집화와 분류데이터(Monet와 Manet의 그림 20개와 다른 화가들의 그림 15개)
   3. 텍스트군집화와 분류데이터(케네디의 연설 text 파일 20개)
   4. COVID-19 확진자 수 데이터 1개

 

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🔍 수강 전, 궁금해요!