안녕하세요. 러닝클루 이웃여러분~
저번의 이론교육의 사례에 이어서 실무교육 사례를 포스팅합니다.
#1 (빅데이터 Tool 교육 R 기본) R프로그래밍 기본
범용 빅데이터 분석 기술 R의 프로그래밍 방법을 학습함으로써 빅데이터 분석에 필요한 기본 역량을 확보 할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 범용적으로 사용되고 있는 오픈 소스 데이터 분석 도구 R을 이용한 프로그래밍의 기본 내용를 소개합니다.
R 설치 및 실행모드 선택을 시작으로 벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터프레임, 팩터, 테이블, 각종 수학 및 통계 함수, S3를 이용한
객체지향 프로그래밍, 데이터의 시각화를 위한 기본 그래픽 생성 방법 등에 이르는 내용을 학습합니다
과정특징: 범용 빅데이터 분석 기술 R의 프로그래밍 방법을 학습함으로써 빅데이터 분석에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
#2 (빅데이터 Tool 교육 R 적용) R을 활용한 통계기반의 빅데이터 분석
R을 활용해 데이터 종류에 따른 분석 기법과 빅데이터 분류분석, 빅데이터 회귀분석, 데이터 시각화 기술을 학습함으로써
여러분은 빅데이터 분석에 필요한 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 범용적으로 사용되고 있는 오픈 소스 데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석 내용를 소개합니다.
데이터 수집을 시작으로 데이터 가공, 분석, 시각화에 이르는 내용을 학습합니다
과정특징: R을 활용해 데이터 종류에 따른 분석 기법과 빅데이터 분류분석, 빅데이터 회귀분석, 데이터 시각화 기술을 학습함으로써
여러분은 빅데이터 분석에 필요한 역량을 확보할 수 있습니다.
#3 (빅데이터 Tool 교육 R 응용) R을 활용한 머신러닝기반의 빅데이터 분석
어려운 수식과 이론 중심이 아닌, 머신러닝 모델의 생성 및 적용 방법을 통한 실무에 가까운 내용으로
데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석에 필요한 고급 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 사실상 데이터 분석의 표준도구로 사용되고 있는 오픈 소스 R을 활용한 머신러닝 기반의
빅데이터 분석 방법을 소개합니다
과정특징: 어려운 수식과 이론 중심이 아닌, 머신러닝 모델의 생성 및 적용 방법을 통한 실무에 가까운 내용으로
데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석에 필요한 고급 기술 역량을 확보할 수 있습니다
#4 (빅데이터 Tool 교육 Python 기본) Python 프로그램 기본
python 프로그래밍을 학습함으로써 프로그램 개발에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: Python 개발 언어를 이용해 프로그램을 개발하는 방법을 소개합니다. Python 개발환경 구성, 다양한 자료형의 활용법,
제어문과 함수를 이용한 프로그램의 구조화, 예외처리, 입출력, 객체지향 기법 등 다양한 학습 작업을 수행하게 됩니다.
과정특징: Python 프로그래밍을 학습함으로써 프로그램 개발에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
#5 (빅데이터 Tool 교육 Python 적용) Python을 활용한 데이터 분석
Python 데이터분석 라이브러리를 활용한 데이터분석을 학습함으로써 데이터분석에 필요한 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 성공적인 데이터분석과 시각화를 위해 필요한 Python 기반의 라이브러리 사용법을 소개합니다.
IPython, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib 등을 이용한 다양한 학습 작업을 수행하게 됩니다.
과정특징: Python 데이터분석 라이브러리를 활용한 데이터분석을 학습함으로써 데이터분석에 필요한 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
#6 (빅데이터 Tool 교육 Python 응용) Python을 활용한 머신러닝
모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 방법, 체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인, 텍스트 데이터를 다루는 기술 등을 경험하고 Python 라이브러리를 활용한 머신러닝의 다양한 알고리즘을 학습합니다.
과정개요: Python 라이브러리를 기반으로 인공지능의 핵심 분야인 머신러닝을 이용해 애플리케이션을 성공적으로 만들기 위한 방법을
소개합니다. Python을 활용해 머신러닝의 지도 학습 알고리즘을 이용한 분류, 수치 예측, 비지도 학습 알고리즘을 이용한
연관규칙, 군집화 등을 학습합니다.
과정특징: 모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 방법, 체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인, 텍스트 데이터를 다루는 기술 등을
경험하고 Python 라이브러리를 활용한 머신러닝의 다양한 알고리즘을 학습합니다
#7 (빅데이터 Tool 교육 Spotfire) Spotfire 빅데이터 활용 기본
Spotfire의 기본 개념에 대한 이해와 Spotfire 사용방법을 통해 최초 입수한 데이터로부터 분석에 적합하도록 데이터를 변환하는 방법과
원리를 학습합니다. 이를 통해 데이터를 시각적으로 분석하여 비즈니스에 대한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
과정개요: Spotfire의 기본 개념에 대한 이해와 Spotfire 사용방법을 통해 최초 입수한 데이터로부터 분석에 적합하도록 데이터를
변환하는 방법과 원리를 학습합니다. 이를 통해 데이터를 시각적으로 분석하여 비즈니스에 대한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
이상으로 실제 기업애서 진행하였던 사례를 포스팅하였습니다.
빅데이터에 관한 교육들을 러닝클루는 기업맞춤형으로 교육이 가능합니다.
자세한 문의 사항은 아래 문의하기를 통해 연락 주시길 바랍니다.
안녕하세요. 러닝클루 이웃여러분~
저번의 이론교육의 사례에 이어서 실무교육 사례를 포스팅합니다.
#1 (빅데이터 Tool 교육 R 기본) R프로그래밍 기본
범용 빅데이터 분석 기술 R의 프로그래밍 방법을 학습함으로써 빅데이터 분석에 필요한 기본 역량을 확보 할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 범용적으로 사용되고 있는 오픈 소스 데이터 분석 도구 R을 이용한 프로그래밍의 기본 내용를 소개합니다.
R 설치 및 실행모드 선택을 시작으로 벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터프레임, 팩터, 테이블, 각종 수학 및 통계 함수, S3를 이용한
객체지향 프로그래밍, 데이터의 시각화를 위한 기본 그래픽 생성 방법 등에 이르는 내용을 학습합니다
과정특징: 범용 빅데이터 분석 기술 R의 프로그래밍 방법을 학습함으로써 빅데이터 분석에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
#2 (빅데이터 Tool 교육 R 적용) R을 활용한 통계기반의 빅데이터 분석
R을 활용해 데이터 종류에 따른 분석 기법과 빅데이터 분류분석, 빅데이터 회귀분석, 데이터 시각화 기술을 학습함으로써
여러분은 빅데이터 분석에 필요한 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 범용적으로 사용되고 있는 오픈 소스 데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석 내용를 소개합니다.
데이터 수집을 시작으로 데이터 가공, 분석, 시각화에 이르는 내용을 학습합니다
과정특징: R을 활용해 데이터 종류에 따른 분석 기법과 빅데이터 분류분석, 빅데이터 회귀분석, 데이터 시각화 기술을 학습함으로써
여러분은 빅데이터 분석에 필요한 역량을 확보할 수 있습니다.
#3 (빅데이터 Tool 교육 R 응용) R을 활용한 머신러닝기반의 빅데이터 분석
어려운 수식과 이론 중심이 아닌, 머신러닝 모델의 생성 및 적용 방법을 통한 실무에 가까운 내용으로
데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석에 필요한 고급 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 빅데이터 영역에서 사실상 데이터 분석의 표준도구로 사용되고 있는 오픈 소스 R을 활용한 머신러닝 기반의
빅데이터 분석 방법을 소개합니다
과정특징: 어려운 수식과 이론 중심이 아닌, 머신러닝 모델의 생성 및 적용 방법을 통한 실무에 가까운 내용으로
데이터 분석 도구 R을 활용한 빅데이터 분석에 필요한 고급 기술 역량을 확보할 수 있습니다
#4 (빅데이터 Tool 교육 Python 기본) Python 프로그램 기본
python 프로그래밍을 학습함으로써 프로그램 개발에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: Python 개발 언어를 이용해 프로그램을 개발하는 방법을 소개합니다. Python 개발환경 구성, 다양한 자료형의 활용법,
제어문과 함수를 이용한 프로그램의 구조화, 예외처리, 입출력, 객체지향 기법 등 다양한 학습 작업을 수행하게 됩니다.
과정특징: Python 프로그래밍을 학습함으로써 프로그램 개발에 필요한 기본 역량을 확보할 수 있습니다.
#5 (빅데이터 Tool 교육 Python 적용) Python을 활용한 데이터 분석
Python 데이터분석 라이브러리를 활용한 데이터분석을 학습함으로써 데이터분석에 필요한 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
과정개요: 성공적인 데이터분석과 시각화를 위해 필요한 Python 기반의 라이브러리 사용법을 소개합니다.
IPython, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Matplotlib 등을 이용한 다양한 학습 작업을 수행하게 됩니다.
과정특징: Python 데이터분석 라이브러리를 활용한 데이터분석을 학습함으로써 데이터분석에 필요한 기술 역량을 확보할 수 있습니다.
#6 (빅데이터 Tool 교육 Python 응용) Python을 활용한 머신러닝
모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 방법, 체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인, 텍스트 데이터를 다루는 기술 등을 경험하고 Python 라이브러리를 활용한 머신러닝의 다양한 알고리즘을 학습합니다.
과정개요: Python 라이브러리를 기반으로 인공지능의 핵심 분야인 머신러닝을 이용해 애플리케이션을 성공적으로 만들기 위한 방법을
소개합니다. Python을 활용해 머신러닝의 지도 학습 알고리즘을 이용한 분류, 수치 예측, 비지도 학습 알고리즘을 이용한
연관규칙, 군집화 등을 학습합니다.
과정특징: 모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 방법, 체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인, 텍스트 데이터를 다루는 기술 등을
경험하고 Python 라이브러리를 활용한 머신러닝의 다양한 알고리즘을 학습합니다
#7 (빅데이터 Tool 교육 Spotfire) Spotfire 빅데이터 활용 기본
Spotfire의 기본 개념에 대한 이해와 Spotfire 사용방법을 통해 최초 입수한 데이터로부터 분석에 적합하도록 데이터를 변환하는 방법과
원리를 학습합니다. 이를 통해 데이터를 시각적으로 분석하여 비즈니스에 대한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
과정개요: Spotfire의 기본 개념에 대한 이해와 Spotfire 사용방법을 통해 최초 입수한 데이터로부터 분석에 적합하도록 데이터를
변환하는 방법과 원리를 학습합니다. 이를 통해 데이터를 시각적으로 분석하여 비즈니스에 대한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
이상으로 실제 기업애서 진행하였던 사례를 포스팅하였습니다.
빅데이터에 관한 교육들을 러닝클루는 기업맞춤형으로 교육이 가능합니다.
자세한 문의 사항은 아래 문의하기를 통해 연락 주시길 바랍니다.