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Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.1 데이터 마이닝의 첫 걸음

같은 입문도 남들보다 훨씬 빠르게! 노코딩 도구 Orange로 시작하는 데이터 분석!

(4.0) 수강평 1개

수강생 8명

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, Orange3] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange 활용 방법

  • 데이터 분석의 기본 개념과 가장 대표적인 분석 기법들의 활용 능력

  • 다양한 데이터 소스에서의 데이터 수집 및 처리 프로세스

  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange 사용의 이점 파악

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

단과 판매 버전Lv.1 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

코딩 지식 없이도 바로 할 수 있는 AI 데이터 분석!

같은 입문도 남들보다 훨씬 빠르게!
노코딩 도구 Orange로 시작하는 데이터 분석!

이런 걸 배워요!

  • 노코딩 인공지능 데이터분석 도구인 Orange 활용 방법

  • 데이터 분석의 기본 개념과 가장 대표적인 분석 기법들의 활용 능력

  • 다양한 데이터 소스에서의 데이터 수집 및 처리 프로세스

  • 다양한 데이터 분석 도구의 장단점과 Orange 사용의 이점 파악


누구나 할 수 있는 AI 데이터 분석

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.

강의 특징

본 강의는 데이터 분석에 입문하고 인공지능 분석 역량을 쉽게 얻고 싶은 모든 분들에게 적합합니다.

Orange를 통해 복잡한 코딩 없이도 데이터 분석을 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있습니다.

  1. 입문자부터 전문가까지 사용하는 오렌지!

Orange는 데이터 사이언스 및 머신 러닝 분야 초보자에게 이상적인 학습 도구로,
복잡한 데이터 분석 개념을 시각적이고 직관적인 방식으로 제시합니다

  1. 다양한 데이터 분석 및 시각화 도구 제공

Orange는 사용자가 데이터를 쉬운 방법으로 깊이 있게 분석하고
복잡한 데이터셋에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 지원합니다.

  1. 분석 대상 데이터 수집부터 시작하는 분석

엑셀 데이터부터 여러 가지 형식의 파일, 웹 문서 등에서 데이터를 불러와
분석에 편한 형태로 가공하는 방법을 배워 효율적인 분석이 가능합니다.

  1. 실전 데이터 분석 입문

데이터 분석의 기본 개념부터 실무에 가장 많이 쓰이는 대표적인 분석 방법을 활용하여
실전 사례 분석을 통한 데이터 사이언티스트 업무를 경험할 수 있습니다.

이런 분들께 추천해요

  • 데이터 분석에 처음 도전하는 분

  • 복잡한 코딩 없이 고급 데이터 분석까지 마스터하고 싶으신 분

  • 단순 이론이 아닌 실질적인 데이터 분석 역량을 익히고 싶으신 분

  • 엑셀의 한계를 느끼고 더 고급 분석을 원하는 분들

코딩없는 AI 데이터 분석 강의를 듣고 나면

마소캠퍼스의 코딩 없는 AI 데이터 분석 lv.1 데이터 마이닝 입문 강의는

데이터 분석의 입문자부터 현직자까지 모든 분들에게 적합합니다.

  • 데이터 분석 기초 역량

  • Orange 업무 환경 세팅 방법

  • 여러 가지 출처에서 데이터를 확보하고 핸들링하는 기술

  • 실전 프로젝트를 통해 데이터 분석 실무에 적응

오렌지와 함께 데이터 사이언스 전문 역량을 키워 보세요.

더 이상 코딩도, 데이터 분석도 겁내지 마세요!

학습 내용

1. 데이터 분석 기초 알고리즘 이해하기!

2. 다양한 출처에서 분석 대상 데이터 가져오기!

3. 데이터를 분석하기 좋은 형태로 샘플링하기

4. 기초 기술 통계분석부터 시작하기!

5. 실전 고급 데이터 분석 기법까지 코딩없이 수행하기

예상 질문 Q&A


  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  • 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

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

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 분석에 처음 도전하는 분

  • 복잡한 코딩 없이 고급 데이터 분석까지 마스터하고 싶으신 분

  • 단순 이론이 아닌 실질적인 데이터 분석 역량을 익히고 싶으신 분

  • 엑셀의 한계를 느끼고 더 고급 분석을 원하는 분들

안녕하세요
마소캠퍼스입니다.

"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

30개 ∙ (10시간 11분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!