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Minitab을 활용한 머신러닝

과정요약

- 머신러닝 분석을 위한 알고리즘 학습 및 모델링과정 실습과 해석
- 의사결정나무(Decision Tree) 기반 알고리즘인 CART, Random Forest, TreeNet 기법 학습
- 손쉬운 머신러닝 성능 비교를 위한 Auto ML 방법 학습

기대효과

- 간단하면서 효율적인 CART 알고리즘의 원리 이해
- 머신러닝 기법 학습을 통한 실무 적용 능력 내재화

학습목표

- Minitab 및 머신러닝 기법을 이용하여 모형 적합 및 결과 활용능력 배양
- 목표변수의 유형에 따른 모형성능 평가기준 및 결과 해석의 차이점 이해

참가대상

Minitab 초보자 가능, CART 및 랜덤포레스트 활용이 필요한 사용자, 머신러닝 분석 프로세스의 전반적인 이해가 필요한 사용자

커리큘럼

일자

제목

세부내용

시간

 

1일차

머신러닝 소개

머신러닝 기본 원리, 개념 학습

09:30~10:20

 

전통적인 통계와 머신러닝

산점도 및 상관분석

10:30~11:20

 

평균 및 표준편차와 머신러닝의 관계

11:30~12:20

점심 식사

12:30~13:30

선형회귀분석

전통적인 통계 관점의 모델링

13:40~14:30

머신러닝을 이용한 모델링

머신러닝 분석절차, 결과해석 방법 학습

14:40~15:40

CART
(Classification and Regression Tree)

CART의 특징 및 장점, 활용방법 학습

15:40~16:30

목표변수 유형에 따른 CART 모델링 실습

16:40~17:30


교육 일정

회차 교육일자 교육비(VAT 별도) 장소 신청
4회차 2022-04-21 ~ 2022-04-21 350,000원 안양본사교육장 신청  
5회차 2022-11-25 ~ 2022-11-25 350,000원 안양본사교육장 신청