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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

Minitab 개요 및 구성

Minitab PA 모듈 소개, 기본적인 사용법 안내

09:30~10:20

 

머신러닝 개요

머신러닝 개념 및 원리, 주요 용어 이해

10:30~11:20

머신러닝 분석절차

머신러닝 모델 구축을 위한 분석절차 및 성능평가 방법 학습

11:30~12:20

점심 식사

12:30~13:30

다중회귀분석

방정식을 이용한 전통적인 통계분석 관점의 머신러닝 모델

13:30~14:20

공정 레시피 최적화를 위한 가장 손쉬운 방법

분류 및 예측 트리(Classification and Regression Tree) 모델 구축

14:30~15:20

다수 트리 결합 모델

빅데이터 분석 필수 알고리즘(랜덤포레스트, Random Forest) 이해

15:30~16:20

최고의 예측성능 모델

Gradient Boosting Model로 널리 알려진 TreeNet 모델 구축실습

16:30~17:20

 


 

강사소개

이원희 강사
약력
(현) 데이터랩스 사업부 교육팀
(현) 데이터랩스 사업부 컨설턴트

학력
- 호서대학교 통계학과 석사 졸업

담당 강의
- Minitab 기초통계, Minitab 품질통계 개념잡기, R을 활용한 머신러닝
주요경력
강의
- 이레테크 데이터랩스 Minitab 기초통계, R을 활용한 머신러닝 정기 강의
- (주)에코프로비엠, 대웅제약 외 출장 강의 다수

자문 및 컨설팅
- LG유플러스 [U+빅] 분석센터 17년 분석과제 수행사업
- BC카드 커머스DB 기반 마케팅 모형 개발
- 그 외 다수

교육 일정

회차 교육일자 교육비(VAT 별도) 장소 신청
4회차 2022-05-12 ~ 2022-05-12 350,000원 안양본사교육장 마감  
5회차 2022-11-25 ~ 2022-11-25 350,000원 안양본사교육장 신청