이레테크 데이터랩스는 데이터 사이언티스트를 통한 전문 통계 교육서비스와 고객의 업무 환경에 적합한 맞춤 개발 서비스, 데이터 관리 및 통계 컨설팅 서비스를 제공합니다.

교육신청

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

교육관련 안내사항

 교육시작 7일 전까지 교육신청 인원이 5명 이하일 때 해당 강의가 폐강 될 수 있습니다교육 폐강을 이유로 교육비를 환불 받아야 할 경우교육비는 100% 환불이 가능합니다.

 - 교육시작 7일 전까지 오프라인 교육을 신청한 교육생이 5명 이하일 때해당 강의가 온라인 교육으로 전환 될 수 있습니다.

 - 전면 온라인 교육으로 전환 되거나 강의가 폐강될 경우 교육 시작 7일 전후로 유선 연락을 드립니다. 

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

 


 

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  

강의장 안내

안양본사교육장

경기도 안양시 동안구 시민대로 401 대륭테크노타운 15차 901호