IT 직무교육

입문자를 위한 R머신러닝 마스터
교육시간 09:30 ~18:00 [주말반] : 총5회수업[37시간]
교육일정
교육비용 130만원 교육문의 ☎ 02 . 539 . 8879

 

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주제 강의주요내용 시간
머신러닝을 위한 데이터 분석 기초 다지기(1)
  • R 소개 및 설치/패키지 설치
  • R에서의 데이터 표현 및 처리
  • 데이터 처리 실습
4H
머신러닝을 위한 데이터 분석 기초 다지기(2)
  • 머신러닝을 위한 확률통계 개념 리뷰
  • 데이터 이해를 위한 탐색적 자료 분석
  • R Basic 클리닉1 – 기본 내용 연습 및 Q&A
3.5H
머신러닝 소개 Unsupervised Learning(1)
  • 머신러닝 개요
  • Association Rule 소개: 온라인 서비스 데이터에서 패턴 발견
  • Sequential Association Rule 소개: 시차를 고려한 패턴 발견
4.5H
머신러닝 소개 Unsupervised Learning(2)
  • Clustering 소개: 온라인 쇼핑몰 고객들로부터 유사한 성향을 갖는 군집 발견
  • AR/Clustering 실습
3H
Unsupervised Learning Supervised Learning(1)
  • Graph Mining 소개 및 실습: 관계 분석 및 예측
  • Supervised Learning의 이해: Classification & Regression
  • Regression의 이해: 여러 종류의 Regression 습득, 주가 지수의 예측에 적용
4.5H
Unsupervised Learning Supervised Learning(2)
  • Regression 실습
  • Classification의 이해 1: Decision Tree & Ensemble
4H
Supervised Learning : Deep Learning(1)
  • Classification의 이해 2: Naïve Bayes, k-NN, SVM
  • Text Mining의 소개 및 Classification 실습: 스팸 및 감성 분류
5H
Supervised Learning : Deep Learning(2)
  • Classification의 이해 3 (Deep Learning)
  • : Neural Network와 Deep Neural Network 이해, 다양한 DNN(RNN, CNN, DBN 등) 소개
2.5H
Supervised Learning Recommendation Reinforcement Learning(1)
  • MNIST를 이용한 이미지 인식 실습 및 분류모형 간 비교 실습
  • Recommendation 이해: UBCF, IBCF
4H
Supervised Learning Recommendation Reinforcement Learning(2)
  • Recommendation 실습
  • Reinforcement Learning의 이해
3H
신청자(필수)
생년월일(필수) 예)820506
수강형태(필수)
결재방법(필수)
교육일정선택(필수)
문의사항

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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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