오렌지(Orange)를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.3 예측 머신러닝 분석

이 텍스트는 마소캠퍼스의 코딩 없이도 데이터 분석과 예측 모델링을 배울 수 있는 강의에 대한 설명입니다. 최 정아 교사가 연세대학교 경영학 석사 학위를 보유하고 있으며, YSCEC의 웹마스터로서 여러 국제 원격교육 프로그램을 론칭시킨 경험이 풍부한 배경을 가지고 있습니다. 그녀는 플레이포럼에서의 역할과 커뮤니티 운영 경험, 그리고 데이터를 활용한 디지털 마케팅에서의 성과를 바탕으로 다양한 분야의 베스트셀러 도서를 출간하는 경력을 갖추었습니다.

이 강의는 다음과 같은 주요 포인트를 다루며, 배우자가 실무에 적용 가능한 고급 분석 기법을 배울 수 있도록 설계되었습니다:

1. 예측 모델의 기본적인 이해와 구현: 데이터 분석의 기초부터 시작하여, 기본적인 예측 모델을 이해하고 구현하는 방법을 배쉬합니다.

2. 모델 평가와 최적화 기술 습득: 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 학습합니다. 여기에는 결정계수(R-squared), 교차 검증(Cross-Validation) 등의 평가 지표와 최적화 기법이 포함됩니다.

3. 고급 분석 기법과 실습 경험: 단순한 회귀 모델을 넘어 더 복잡한 예측 모델과 분석 기법을 배우며, 이를 실제 데이터에 적용해보는 실습 경험을 통해 학습합니다.

4. 실무 적용 능력 향상: 이론과 기술을 실제 업무 상황에 적용할 수 있는 방법을 배우며, 데이터 분석가로서의 실무 전문성을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다.

코딩 없이도 데이터 분석 기법을 학습하고자 하는 사람들에게 적합한 이 강의는 마소캠퍼스를 통해 제공되며, 데이터 사이언스의 다음 단계로 나아가는 데서 매우 유용할 것입니다.