교육기간(시작일~종료일) | 수업시간 | 환급여부 | 수강료 | 환급금액우선대상(대기업) | 신청하기 |
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![]() 교육개요 Azure ML Studio 와 Power BI를 활용하여 데이터를 분석하고, 머신러닝 모델을 생성,예측,평가하는 방법을 배우게 됩니다. 업무에 적용 가능한 실습(고객이탈 예측, 판매량 예측)을 통해 머신러닝을 쉽고 빠르게 적용하는 방법을 배우게 됩니다. |
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![]() 교육대상 • 머신러닝 & 딥러닝 초보자 또는 실무자 |
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![]() 특이사항 |
1
Day
Module 1 : 개요
• 인공지능? 머신러닝? 딥러닝?
• 데이터 분석 이해 및 분석 프로세스
• Azure ML Studio 개요
• Power BI 개요
Module 2 : 탐색적 데이터 분석하기
• Power BI 기본기 익히기
• Power BI 를 활용하여 탐색적 분석하기
• Azuer ML Studio 를 이용하여 기술적 통계 분석하기
Module 3 : 데이터 전처리
• 이상치, 결측치 검토 및 조치
• 데이터 전처리
• Feature Engineering
2
Day
Module 4 : 모델링 Ⅰ - 고객이탈 예측하기
• 데이터셋 분리하기
• 변수 선택하기
• 분류 알고리즘
• 성능 평가 및 최적화
• 웹 서비스 만들기
• 데스트 하기 (웹, 엑셀파일)
Module 5 : 모델링 Ⅱ - 고객 클러스터링
• 클러스터링 알고리즘 이해하기
• 클러스터링을 적용한 모델링
• 결과 평가하기
3
Day
Module 6 : 모델링 Ⅲ - 분류(MNIST)
• 딥러닝 알고리즘 이해하기
• MNIST 분류 주제 이해하기
• 기본 뉴럴넷 알고리즘 적용하기
• Hidden Layer 추가하여 성능 비교하기 (Net#)
Module 7 : 결과를 시각화하기
• Data Export to Azure (BLOB, SQL)
• Power BI로 결과 시각화 하기
Module 8 : 추가 사항
• R, Python 과 연동하기
• 추가 알고리즘에 대한 이해