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Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.0 인공지능 기반 데이터 분석 입문

언제 어디서나 쉽고 강력한 데이터 분석! 코딩을 몰라도 오렌지 3로 간단하게!

(5.0) 수강평 2개

수강생 22명

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, AI · ChatGPT 활용] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange3 활용 방법

  • 머신 러닝 데이터 분석의 기본 개념

  • 실제 데이터를 활용하여 인사이트를 얻는 데이터 분석 기법

  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange3을 사용해야 하는 이유

본 강의는 마소캠퍼스의 'Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석' 시리즈

단과 판매 버전Lv.0 과정입니다.

Lv.0~Lv.4 까지 통합된 올인원 Orange 데이터분석 과정을 원하시면 아래 강의 참고 부탁드립니다.

초보자도 가능한 고급 데이터 분석, Orange 단계별 마스터 팩 https://inf.run/qmPWu

누구나 써먹을 수 있는 머신 러닝 도구, 오렌지!



언제 어디서나 쉽고 강력한 데이터 분석!
코딩을 몰라도 오렌지로 간단하게!

이런 걸 배워요!

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange 활용 방법

  • 머신 러닝 데이터 분석의 기본 개념

  • 실제 데이터를 활용하여 인사이트를 얻는 데이터 분석 기법

  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange를 사용해야 하는 이유

노코딩 분석 도구의 신화, 오렌지

2023년은 명실상부한 Chat GPT의 해였습니다. 전 세계인 각자의 상상 속 미래 기술의 꿈을 조금은 현실로 가져 온 인공지능 기술의 혁명이었기 때문입니다.

2016년은 알파고의 해였습니다. 관계자가 아니라면 크게 관심 갖지 않던 머신 러닝이 세계적으로 알려지고, 4차 산업혁명 시대 도래의 신호탄과도 같은 사건이었기 때문입니다.

그보다 한참 전인 1996년, 슬로베니아의 류블랴나 대학의 연구실에서는 오렌지라는 프로그램이 발표되었습니다. 모두가 들어보았을 파이썬 언어 기반으로 만들어진 오렌지는 데이터 마이닝과 시각화를 중점으로 탄생하였습니다.

오픈 소스 프로젝트로서 전 세계 개발자의 도움을 받아 성장한 오렌지는 이제는 머신 러닝, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석 등 필수 데이터 분석 기법을 수행 가능하게 진화했습니다. 파이썬 기반이지만, 사용에 코딩 지식이 전혀 필요하지 않은 오렌지는 다른 도구보다는 유명하지 않을 수 있습니다. 하지만 그 성능은 어떤 도구에도 뒤쳐지지 않으며, 어떤 사람이라도 고급 데이터 분석 및 인공지능 분석을 수행할 수 있게 해주는 놀라운 도구입니다.

세상은 지금보다 더 빠르게 변해갈 것입니다. 지금 그대로라면 뒤쳐질 수밖에 없다는 뜻이지만, 반대로 남들보다 빠르게 성장하는 방법도 분명히 있습니다. 직장인에게 필수 역량이 된 데이터 분석을 코딩 없이 수행하고, 시각화, 머신 러닝, 데이터 모델링까지 가능한 오렌지야말로 당신이 뒤쳐지지 않고 앞서갈 수 있는 무기가 될 것입니다.

실전 활용법의 핵심 배우기

본 강의에서는 오렌지를 사용해 누구나 고급 데이터 분석 역량을 확보하고,
데이터 분석을 통해 특별한 인사이트를 마주할 수 있도록 합니다.

  1. 교육 및 학습 도구로서의 우수성


    Orange는 데이터 사이언스 및 머신 러닝 분야 초보자에게 이상적인 학습 도구입니다.
    오렌지는 복잡한 데이터 분석 개념을 시각적이고 직관적인 방식으로 제시하여,
    사용자가 이론과 실습을 병행하며 학습할 수 있게 해줍니다.

  2. 다양한 데이터 분석 및 시각화 도구


    Orange는 데이터 탐색, 머신 러닝, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석 등을 포함한
    광범위한 데이터 분석 기능을 제공합니다.
    이러한 다양한 도구를 통해 사용자는 데이터를 깊이 있게 분석하고
    복잡한 데이터셋에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.

  3. 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스 (GUI)


    Orange는 드래그 앤 드롭 방식의 인터페이스를 제공하여
    사용자가 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
    이는 코드 작성에 익숙하지 않은 사용자들에게 매우 유용합니다.
    시각적으로 데이터 파이프라인을 구성하고 수정할 수 있어
    데이터 분석 과정을 직관적으로 이해하고 관리할 수 있습니다.

  4. 플러그인으로 확장하기


    Orange는 다양한 추가 기능과 플러그인을 지원합니다.
    이를 통해 사용자는 특정 분석 요구 사항에 맞춰
    도구의 기능을 확장할 수 있습니다.
    사용자가 직접 플러그인을 개발하거나 커뮤니티에서 개발한 플러그인을 사용할 수 있어,
    Orange의 기능은 지속적으로 성장하고 다양해지고 있습니다.

코딩 없는 AI 데이터 분석 Lv.0 인공지능 기반 데이터분석 입문 강의를 듣고 나면

마소캠퍼스의 <코딩 없는 AI 데이터 분석 LV.0 인공지능 기반 데이터분석 입문> 강의를 듣고 나면,
여러분께서는 아래의 역량을 얻으실 수 있습니다.

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange 활용 방법

  • 머신 러닝 데이터 분석의 기본 개념

  • 실제 데이터를 활용하여 인사이트를 얻는 데이터 분석 기법

  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange 사용해야 하는 이유

파이썬, R의 성능과 엑셀의 편리함을 하나로!

오렌지 까먹기보다 쉽게 데이터 분석하기!

학습 내용

1. 너무나도 쉽게 수행하는 회귀분석!

2. 한방에 끝내는 고객 만족도 분석!

3. 머신 러닝으로 스팸 메시지 필터 만들기!

4. 인공지능을 활용한 데이터 사이언스 A to Z

예상 질문 Q&A

Q. 인공지능이나 코딩, 디자인에 대한 선수지식이 필요한가요?
A. 본 강의는 인공지능에 관심이 생긴 누구나 바로 들어 실무에 활용할 수 있는 역량 제공을 목표로 설계된 강의로, 인공지능이나 코딩, 심지어 엑셀 실력까지도 필요하지 않습니다.

Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요??
A. 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.

Q. 오렌지? 따로 소프트웨어를 구입해야 하나요??
A. 오렌지는 무료로 배포되고 있는 소프트웨어이며, 다운로드부터 설치까지 하나하나 가르쳐 드리기 때문에 누구나 손쉽게 인공지능 데이터분석 환경을 구축 가능합니다. Portable 버전을 사용하면 외부 인터넷 연결 없이도 사용 가능하여, 보안 수준이 높은 근무 환경에서도 사용 가능합니다.

지식공유자 소개



수강 전 확인해주세요! 📢

  • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.

  • Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서 수강하시는 걸 추천드립니다.

  • 강의 교안 및 실습파일은 커리큘럼 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 분석과 인공지능에 관심있는 분

  • 복잡한 코딩 없이 인공지능을 생산적인 도구로 사용하고 싶으신 분

  • 인공지능 사용법을 익혀 누구보다도 높은 업무 효율을 경험하고 싶으신 분

  • 취업 시장에서 자신만의 차별성을 강조하고 싶은 취준생

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼

전체

16개 ∙ (2시간 57분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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