Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 – Lv.7 시계열 분석과 연관 규칙

시계열 데이터와 연관성 분석의 이해와 활용까지,

AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!

효과적인 커리큘럼만 담은 Orange 데이터 분석 강의

여러분도 몰랐던 본인의 데이터 잠재력을 발휘해볼 절호의 기회!

시계열 데이터와 연관 규칙의 개념과 예시, 그리고 관련된 기법들을 Orange로 더 간편하고 쉽게 가능합니다.

– 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 얻고자 하는 실무자들을 위한 최적의 강의

– 시계열 데이터 및 모델 / 연관성 분석의 기본 개념과 이를 응용하는 다양한 실습 예제

– 학습하는 이론들을 실질적으로 활용하는 방법에 대한 풍부한 설명

모두가 원하지만 아무나 못하는,

데이터를 활용해 더 나은 성과를 달성할 수 있는 기회를 잡으세요!

실제 비즈니스 상황에서 데이터 분석의 가치를 실감할 수 있는 마지막 강의입니다.

수강 체험단 후기

기업 강의 전문, 노하우가 만들어낸 강의

어려운 개념을 입문자도 이해시키는 강의

데이터 시각화에 관심 있었는데, 배우기 쉽지 않은 개념들을 학습한 것 같아서 좋았습니다.

시계열 분석과 같이 어려운 개념을 이해하고 실습까지 따라갈 수 있을까 걱정했는데, 강사님께서 설명을 하실 때 마다 구체적인 예시를 들어 주셔서 이해하기 쉬웠습니다.

특히 차분과 같은 개념을 직접 결과값까지 보여주시면서 설명을 해주 시니 머리에 쏙 들어오더라고요.

앞으로도 다양한 업무에 도움을 받을 수 있을 것 같습니다. 감사합니다

- 체험단 후기 (로**)

학습+흥미까지 느끼게 해주는 강의

퇴사 후 다음 진로에 대한 고민이 많았는데. 새로운 것을 도전하고 싶어 수강해보았습니다.

이 강의에서 소개하는 Orange를 알게 된 이후에는 제가 직접 데이터를 다룰 수 있게 되니 흥미도 생기고 뿌듯함도 느껴졌습니다!

시계열 분석을 활용한 데이터 분석도 곧 실제 업무에 활용할 수 있겠다는 생각이 들어 도움이 될 것 같습니다.

- 체험단 후기 (tk**)

충분한 실습으로 실전에서 응용까지

이론만 다루지 않고 실습과 이를 실제 업무에서 어떻게 쓸 수 있는지 짚어주는 강의라서 정말 도움이 많이 돼요!

시계열 데이터와 연관성 분석이 실제로 얼마나 유용한지 알게 되었고 차근차근 학습을 한다면 저도 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었어요.

강사님께서 개념 설명도 충족하게 해주시고 매번 분석 결과를 보여주셔서 실습과 실무 연관성이 높아 만족스러워요

- 체험단 후기(프**)

코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.7 시계열 분석과 연관 규칙 커리큘럼 특징

Orange를 활용해 시계열 데이터 및 연관성 분석의 개념과 활용법을 익히고 비즈니스 인사이트 도출 방안을 제시하는 핵심 강의입니다.

1. 시계열 데이터의 기본 개념 및 데이터의 특성 이해

시간 독립변수, 자기 상관성 등 시계열 데이터의 기본 특성을 설명하며, 이를 분석하는 과정에서 정상성과 비정상성 데이터에 대한 학습

2. 시계열 분해를 통한 데이터 패턴 분석

시계열 데이터를 구성하는 추세성, 계절성, 순환성, 백색소음 등의 요소를 분해하여 데이터를 체계적으로 분석하는 방법을 실습

3. 시계열 예측 모델의 기본 원리와 실습

자기 회귀 모델(AR), 이동 평균 모델(MA) 등의 시계열 예측 모델 학습 및 실무 적용 방안 실습

4. 벡터 자기 회귀(VAR) 및 ARIMA 모델 학습

VAR 모델을 통해 다변량 시계열 데이터를 분석하고, ARIMA 모델을 활용해 미래의 데이터 패턴을 예측하는 과정을 실습

5. 연관성 분석의 기본 개념 및 응용 사례 학습

Apriori 알고리즘의 기초부터 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 지표를 계산하는 방법을 학습

다 떠먹여드립니다. 수강할 마음만 준비하세요!

1. 강의 신청하기

2. 강사님을 따라 Orange 활용해보기

3. 시계열 데이터 / 연관성 분석으로 성과 향상

성공의 3 STEP, 지금 밟을 차례입니다

이런 걸 배워요!

ARIMA 모델로 데이터 예측 능력 강화하기

연관 규칙 분석으로 맞춤형 추천 시스템 적용해보기

데이터 차분으로 복잡한 시계열 데이터도 보기 쉽게

이동평균법을 활용한 시계열 데이터 분석 실습하기

데이터 기반 예측 능력 강화

STEP 2. 자기회귀 및 이동평균 모델을 활용한 예측 실습

다양한 예측 모델을 통해 시계열 데이터 시각화 및 미래 예측 역량 습득

STEP 3. 연관성 분석으로 데이터 간 숨겨진 관계를 발견하는 방법 학습

연관 분석 기법을 통해 데이터 간의 상관관계 파악하고 맞춤형 추천 시스템 구축의 중요한 기초 실습

STEP 4. 데이터 기반 예측 능력 및 이를 통한 의사결정 역량 강화

시계열 예측 및 연관 규칙 분석의 기본부터 활용법까지 익히고 이를 실무에 적용 가능하는 방법 공유

데이터는 비즈니스의 방향성을 설정하는데 매우 중요한 요소입니다.

데이터는 기술 자체가 아니라 기술을 통해 처리해야 하는 대상입니다.

데이터 분석 공부 미루고 계셨나요? 아직 늦지 않았습니다!

지금 데이터를 활용해서 더 좋은 기회를 잡아보세요.