전문인력양성

강좌명 유통, 물류 비즈니스를 위한 빅데이터 분석 실습 교육 과정
교육기간 2019-11-04 ~ 2019-11-08 (5일, 35시간)
교육시간 10시 00분 ~ 18시 00분
신청기간 2019-10-23 ~ 2019-11-02
난이도 초급
신청자격 IT 기업 재직자, 대학생 등
수강정원 24
태그 #빅데이터 #머신러닝
교육장소 부산정보산업진흥원 7층, 형설지공
교육목표 유통, 물류 분야 빅데이터 실무 적용을 위한 분석도구 R의 기본 문법, 머신러닝 프로세스 숙지 등
교육내용

★주의사항

1. 교육 신청가능 인원(24명)이 초과되면 예비등록자로 신청 가능합니다.

예비등록자의 경우 교육신청 취소 인원에 따라 순차적으로 수강인원으로 배정해 드리며, 취소 인원이 없을 경우 수강이 어려울 수 있음을 알려드립니다.

예비등록자는 수강이 가능할 경우 별도의 연락을 드리며, 수강이 불가능할 경우는 별도의 연락을 드리지 않습니다.

2. 개인노트북 지참 필수

3. 주차 지원 불가(주차장 협소)

일차

세부 내용

비고

1일차

(11.04.())

- 빅데이터 분석 표준 프로세스 및 기획

· 빅데이터 개요

· 유통,물류 분야 적용 사례

· 머신러닝의 이해

· 데이터 분석 표준 프로세스

- 빅데이터 분석도구 R

· 데이터 자료형

- 출결 확인

2일차

(11.05.())

- 빅데이터 분석도구 R

· 데이터 흐름제어 및 함수

· 데이터 다루기

· 데이터 집계하기

· 기초통계량과 시각화

- 출결 확인

3일차

(11.06.())

- 유통, 물류 비즈니스를 위한 머신러닝 프로세스1

· EDA

· 데이터 전처리

- 유통, 물류 비즈니스를 위한 머신러닝 프로세스2

· Regression 기본 알고리즘 : Linear Regression, kNN

· 모델링: Regression - 수요량 예측 모델

- 출결 확인

4일차

(11.07.())

- 유통, 물류 비즈니스를 위한 머신러닝 프로세스2

· Regression 성능 평가

· Classification 알고리즘 : Logistic Regression, Decision Tree

- 모델링: Classification - 고객 이탈 예측 모델

· Classification 성능 평가

· 추가 알고리즘 : SVM, Neural Net

- 출결 확인

5일차

(11.08.())

- 유통, 물류 비즈니스를 위한 머신러닝 프로세스3

· 비즈니스 관점에서의 모델 평가

- 모델 최적화

· 일반화 성능과 과적합화

· 앙상블 : Bagging & Boosting

- 출결 확인

- 수료자 대상 만족도 조사 실시

수료기준 : 전체 교육 시간의 80% 이상 수강자에 한해 수료증 발급

                                                              ※ 문의처 : 천원용 선임(051-749-9332)

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