왜 지금, Minitab에서 머신러닝을 배워야 할까요?
제조 공정에서 발생하는 데이터는 복잡하고 대용량이며, 기존 통계기법만으로는 분석에 한계가 있습니다.
제품의 불량 예측, 품질 이상 조기 발견, 레시피 최적화 등 실무 과제 해결을 위해 정교한 예측 모델링 역량이 필요합니다.
공정 데이터를 읽고 예측하는 진짜 분석력을 갖춰보세요!
Minitab은 이제 단순한 통계 소프트웨어를 넘어, 머신러닝까지 지원하는 강력한 예측 분석 도구로 진화했습니다.
특히 Predictive Analytics Module(PA 모듈)을 통해 복잡한 제조 데이터를 기반으로 한 정확한 품질 예측, 공정 이상 탐지, 수율 개선 분석이 가능합니다.
Minitab을 활용한 머신러닝 교육은 머신러닝 알고리즘의 이론과 실무 활용 방법을 함께 학습하고, CART, Random Forest, TreeNet, MARS, Auto ML(자동화된 머신러닝)과 같은 주요 기법을 직접 실습합니다.
데이터 기반 의사결정을 위한 모델링 역량, Minitab 머신러닝 교육에서 완성해보세요.
제조/품질/공정 데이터 기반의
머신러닝 특화 구성
코딩 없이도 핵심 알고리즘 실습 가능
(No Python, No R)
정형화된 분석 흐름을 기반으로
실무에 적용 가능가능한 커리큘럼
모델 간 성능 비교 및
자동화 기능까지 학습
통계 기반의 해석력 및
머신러닝의 예측력 모두 경험 가능
제조, 품질, 공정 데이터 분석 실무에 머신러닝을 적용하고 싶은 Minitab 사용자
머신러닝 분석 흐름부터 모델링, 해석, 성능비교까지 전반적인 실무 역량을 키우고 싶은 분
Minitab을 통해 코딩 없이 머신러닝 분석을 직접 수행하고 싶은 실무자
CART, 랜덤포레스트 등 주요 알고리즘의 원리와 분석 적용법을 체계적으로 배우고 싶은 분
| 일자 | 교육내용 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|---|
| 1일차 | 머신러닝 개요 | 머신러닝 개념 및 원리, 주요 용어 이해 | 09:30~10:20 |
| 머신러닝 분석절차 | 머신러닝 모델 구축을 위한 분석절차, 모델 성능평가 방법 학습 | 10:30~11:20 | |
| 다중회귀분석 | 방정식을 이용한 전통적인 통계분석 관점의 머신러닝 모델 | 11:30~12:20 | |
| 점심 식사 | 12:30~13:30 | ||
| 공정레시피 최적화를 위한 가장 손쉬운 방법 | 분류 및 예측 트리(Classification and Regression Tree) 모델 구축 및 결과해석 | 13:30~14:20 | |
| 다수 트리 결합 모델 | 빅데이터 분석 필수 알고리즘(랜덤포레스트, Random Forest) 이해 | 14:30~15:20 | |
| 최고의 예측성능 모델 | Gradient Boosting Model로 널리 알려진 TreeNet 모델 구축실습 | 15:30~16:20 | |
| MARS 및 Auto ML | MARS(Multivariate Adaptive Regression Splines) 이해 내 데이터에 맞는 최적 모델 찾기(Auto Machine Learning 기능 이해 |
16:30~17:20 | |
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본 교육은 오프라인으로만 진행됩니다.
- 교육장에 실습에 필요한 노트북이 준비되어 있습니다. (개인 PC 지참 가능)
- 교육 당일 교재, 조식, 중식을 제공해드립니다. (중식은 식권 지급)
- 주차지원이 가능합니다. (지하3층~ 6층)
※ 주소: 경기도 안양시 동안구 시민대로401, 901호 (관양동, 대륭테크노타운 15차)
신청과 동시에 온라인으로 카드결제를 진행합니다.
신용카드로 결제하실 경우 세금계산서 발행이 불가합니다.
교육 당일 현장에서 실물카드로 결제를 진행합니다.
오프라인으로 수강하시는 분들만 현장카드결제가 가능합니다.
이레테크 계좌로 계좌이체 방식으로 진행합니다.
전자세금계산서 또는 현금영수증 발행이 가능합니다.
(전자세금계산서: 교육 당일 발행 (선발행을 원하실 경우 연락 바랍니다.))
(현금영수증: 입금 확인 후 발행)
※ 전자세금계산서 또는 현금영수증 발행을 원하실 경우 반드시 무통장입금으로 신청 바랍니다.
