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(Live/20%할인) KNIME을 활용한 데이터 과학

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KNIME을 활용한

데이터과학

온라인 비대면 LIVE 교육 안내

본 교육 과정은 오프라인(현장)/온라인(Zoom) 동시에 진행되는 과정입니다.
온라인(Zoom)을 통해 교육 수강을 희망하시는 분들께서 신청 하시기 바라며, 오프라인 교육을 희망하시는 분들께서는 별도의 오프라인 교육 신청 페이지에서 신청하시기 바랍니다.

  • 해당 온라인 Live 교육 과정은 정가대비 20% 할인 적용 됩니다. (과정 별 상이)
  • 해당 온라인 Live 교육은 2021년 4월 21일까지 선결제(입금)해주신 접수자에 한해서 실물 교재를 택배로 발송 해드립니다. (교재 수령 후 교육 취소 시 수강료에서 50%를 차감하여 환불해 드립니다.)
  • ③ 강의는 Zoom을 이용하여 Live로 진행 됩니다. (교육 종료 후 별도의 VOD는 제공되지 않습니다.)

    ※ 웨버나 솔루션 Zoom은 인터넷에 연결 된 PC라면 어디서든 접속하여 수강할 수있는 솔루션 입니다.

  • ④ 온라인 Live 교육을 신청하신 분들에 한에 교육 2일 전 메일/문자를 통해 접속 링크 및 학습 방법을 안내 할 예정입니다.
  • ⑤ 스마트폰을 통해서는 접속이 불가합니다.

Q. KNIME이란?

KNIME은 데이터 입출력, 전처리, 시각화, 모델링 등의 전 과정을 그래픽 워크플로우 기반으로 수행할 수 있으며,
R, Python 또는 Java와 같은 프로그래밍 언어와 자유롭게 연동할 수 있는 데이터 과학자를 위한 오픈소스 소프트웨어입니다.

강의 특징

  • 데이터 과학 분야의 주요 알고리즘들을 이론으로 학습합니다.
  • 프로그래밍 지식이 없이도 데이터 전처리부터 모델링까지의 전 과정을 직접 수행합니다.
  • 추후 다양한 분야에 데이터 과학을 직접 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

이런 분께 추천드립니다!

  • 프로그래밍 지식없이 데이터 과학의 기초부터 모델링까지 수행하며 학습하기 원하는 분
  • 데이터 과학에 대한 전반적인
    주요 개념들을 학습하기 원하는 분
  • R/Python과 같은 코드 기반의
    분석이 어려운 비즈니스 전문가
  • 머신러닝에 관심이 많은
    데이터 분석 전문가

강사소개

김동성 강사

학력
  • 한양대학교 경영학 박사 (경영정보전공)
경력
  • 現 한양대학교 경영대학 Post-Doc
  • 現 한양대학교 융합대학 빅데이터 융합전공 강
기타 경력
  • 한국표준협회 비즈니스 데이터 분석사 자격교육
  • [논문] Multidimensional analysis of consumers' opinions from online product reviews 외 11편, 데이터 분석 관련 연구 논문 국내외 게재
  • 現 한국생산관리학회 부회장
  • 現 한국고객만족경영학회 이사
저서
  • 사회과학통계분석
  • Amos18.0 구조방정식모형 분석
  • 조사연구방법론
  • SmartPLS이용 쉬운 구조방정식모델
  • R-구조방정식모델링
  • 경영과학의 이해
  • 가치창출을 위한 R빅데이터 분석
  • 조건부 프로세스 분석
※ 교육 신청 전 주의사항
  • 01 오프라인(현장) 수강생 우선 교육 진행
    • 본 교육 과정은 오프라인/온라인 동시에 진행 되는 과정으로 교육 특성 상 오프라인(현장) 수강생을 우선으로 교육이 진행 됩니다. 온라인 수강생들의 교육에 대한 질문 사항은 채팅을 통해 강사님과 소통할 예정입니다. 다만, 모든 질문에 대하여 답변을 드릴 수 없는 점을 미리 숙지하시고 교육 신청 부탁 드립니다.
  • 02 온라인 Live 교육 환불 규정
    • 온라인 Live 교육의 환불 규정은 오프라인 환불 규정을 따릅니다. 자세한 환불 규정은 FAQ-환불규정을 참고 바랍니다.

Day 1.

10:00~13:00 데이터과학, KNIME 개요, 구성요소

14:00~15:30 데이터 탐색과 시각화 실습

15:30~17:00 데이터 핸들링 실습


Day 2. 

10:00~13:00 데이터 모델링 개요, 회귀 모델 이론/실습

14:00~15:30 의사결정나무 이론/실습

15:30~17:00 신경망 이론/실습


Day 3.

10:00~13:00 연관성 분석 이론/실습, 군집 분석 이론/실습

14:00~15:30 최근접 이웃 이론/실습

15:30~17:00 앙상블 모델 이론/실습

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