자바 머신러닝 weka(웨카) 초급
머신러닝을 무시하거나 무서워 할 필요가 없습니다. 머신러닝은 쉽지만 머신러닝을 어디에 적용할지를 고민합시다. 자바의 머신러닝 확대 방향은 현재 Python,R 강세 대비 향후 iOs 와 같이 Python,R과 Java 의 양립 예상됩니다. 도메인전문가와 IT 종사자간 DIKW 협업체계 구축하는 것이 이 강의의 목적입니다.
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
머신러닝을 아는 도메인 전문가와 코딩을 아는 Java 개발자간 협업체계 구축
코딩없는 머신러닝
자바 머신러닝 S/W Weka (초급)
머신러닝 Java 구현
아래 상황에서 당신의 선택은?
1) 머신러닝을 잡자
무서워하거나 무시하지 말자. 그만큼 쉽다
머신러닝을 어디에 어떻게 적용할지가 어렵다.
2) Java의 머신러닝 확대
현재 R, Python 강세 대비 향후 Java 와 양립 예상
3) 코딩을 몰라도 아는 척, 알면 더 아는 척
Java 로 제작된 무료 Weka UI 만으로도 머신러닝 가능
코딩을 알면 머신러닝의 시스템화 (공유,정례) 가능
참고사항
모든 강의영상 자료를 아래링크에서 다운로드 받으실 수 있습니다.
블로그 : https://bulleten.blog.me/221669663531
gitHub : https://github.com/javaramachinelearning/WekaForKorean_BASE
- knowledgeflow 저장파일,
- 자바소스코드,
- eclipse 위한 jar 파일
강의별 내용은 영상하단에 링크한 블로그에 정리하였습니다.
질문은 신속히 답변드리겠으나 오후 6시 이후 답변드릴 수 있습니다.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
코딩을 모르는 도메인전문가
머신러닝 기획자
Java 실무 1년 이상 개발자 (eclipse +)
선수 지식,
필요할까요?
머신러닝 관심
Java 코딩 (필수 아님, 알면 더 좋습니다.)
ADsP (데이터분석준전문가) 취득자 (필수 아님, 빠른이해 가능합니다.)
안녕하세요
자바라머신러닝입니다.
정보화 기획/구축/진단 업무를 수행하였고 스몰데이터분석을 실무에 적용하고 있습니다.현재 데이터분석 분야는 코딩이 과대포장된 진입장벽을 만들었다는 것을 알게 되었습니다.이제는 거품을 걷어내고 데이터분석의 저변화와 자바머신러닝을 준비하고직접 강좌로 자바머신러닝을 확산할 동료들을 만나는 것이 저의 목적입니다.더나아가 POST 정보화시대를 대비하고 영위하는 미래의 모습을 그려봅니다.
커리큘럼
전체
23개 ∙ (4시간 45분)