커리큘럼

• 1

  Day

• Module 1 : 개요

    • 인공지능? 머신러닝? 딥러닝?

    • 데이터 분석 이해 및 분석 프로세스

    • Azure ML Studio 개요

    • ​​​Power BI 개요

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  Module 2 : 탐색적 데이터 분석하기​

    • Power BI 기본기 익히기

    • Power BI 를 활용하여 탐색적 분석하기

  ​  • Azuer ML Studio 를 이용하여 기술적 통계 분석하기​

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  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)

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  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#)

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  Module 7 : 결과를 시각화하기

    • Data Export to Azure (BLOB, SQL)

    • Power BI로 결과 시각화 하기

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  Module 8 : 추가 사항

    • R, Python 과 연동하기

    • 추가 알고리즘에 대한 이해​