Orange를 활용한 코딩 없는 AI 데이터 분석 - Lv.3 예측 머신러닝 분석

데이터 전처리부터 시각화까지 한번에! 코딩도 엑셀도 없이 간단하게 고급 역량 얻기!

더 이상 코딩도, 데이터 분석도 겁내지 마세요! 오렌지와 함께 코딩 없는 데이터 분석 역량을 키워 보세요.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

사회조사분석사 2급 실기시험 합격을 위한 SPSS 핵심 기능을 단기간에 학습합니다. 데이터 입력부터 기술통계, 교차분석, t-검정, 분산분석, 상관·회귀분석까지 풀이와 함께 SPSS 노하우를 익혀 실기시험을 완벽하게 대비합니다.

"딥러닝 코드는 돌아가는데, 논문 수식은 왜 이렇게 낯설까?" AI를 공부하다 보면 어느 순간 수식의 벽에 부딪힙니다. 그 벽의 정체를 거슬러 올라가면, 결국 가장 기초적인 수학 언어를 제대로 다져두지 않은 것에 닿게 됩니다. 이 강의는 집합이라는 언어로 시작해 방정식, 함수, 수열, 지수·로그, 삼각함수까지 18강에 걸쳐 핵심 개념만 골라 짚어 나갑니다. 공식을 외우게 하지 않습니다. AI 맥락이 어디에 연결되는지를 간략히 짚되, 이 강의의 주된 목적은 하나입니다 — 이후 선형대수, 미적분학, 확률통계를 배울 때 흔들리지 않는 토대를 만드는 것. 수민정음 시리즈 1편으로, 나머지 세 편을 제대로 소화하기 위한 공통 언어를 이 강의에서 만들어 드립니다.

"왜 내 자동매매는 하락장에서 무너질까?" 저 또한 같은 고민을 깊게 거쳤습니다. 시중의 자동매매 로직 대부분은 강세장에서 수익을 내는 듯 보이지만, 시장의 색깔이 바뀌는 순간 대응력을 잃고 맙니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 지난 2년간 직접 연구한 노하우와 최신 AI 기술을 결합했습니다. 본 강의에서는 거시경제와 개별 종목의 흐름을 동시에 읽어내는 'Transformer 기반 딥러닝 모델'을 직접 설계하고, 이를 무료 GPU 환경에서 자동으로 학습·배포하는 법을 배웁니다. 특히 헤지펀드 수준의 정교한 데이터 정규화 기법을 도입해, 단순 지표를 넘어 뉴스 감성까지 결합한 '지능형 종합 점수 시스템'을 구축합니다. 여기에 월스트리트 20년 경력 트레이더의 안목을 이식한 ‘AI 안전 게이트’를 더해, 매수 직전 인간 트레이더의 시각으로 마지막 확신을 더합니다. 단순히 사고파는 기능을 넘어 동적 익절·손절 로직, 8가지 자가 복구 메커니즘, 그리고 Slack 실시간 리포트까지더하여 기관급 알고리즘 시스템의 전 과정을 여러분의 손으로 직접 구현하게 됩니다.

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

학교에서 배우는 통계, 이해하기 너무 힘드셨죠? 아무리 설명을 들어도 헷갈리던 통계, 이해시켜 드립니다. 엑셀을 통해서 하나하나 손으로 구현하면 이해가 가지 않던 통계 개념들이 이해가 될꺼예요! 재미없던 통계가 재미있어지는 신기한 경험! 선물해드립니다. :)

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

AB Test의 인기와 관심이 폭발적으로 커지는 만큼, 국내 최초 AB Test강의를 지금 바로 알려드릴게요!

AI에게 "이 데이터로 모델 만들어줘"라고 시켜보면 처음 몇 줄은 그럴듯한데, 조금만 복잡해지면 엉뚱한 컬럼을 쓰고 누수가 섞이고 점수는 올랐는데 모델은 더 나빠집니다. 이 강의는 더 좋은 프롬프트를 알려주지 않습니다. 대신 에이전트가 데이터를 이해하고, 계획하고, 코드를 쓰고, 자기 결과를 검증하고, 틀리면 되돌아가는 루프(하네스)를 직접 설계하는 법을 다룹니다. DS-STAR의 다섯 조각 루프를 손으로 한 바퀴 돌려본 뒤, 데이터 프로파일 카드·훅·스킬 계층·독립 검증자·애블레이션까지 하나씩 조립해 나갑니다.

구조방정식모델(SEM)의 부트스트래핑 기법과 위계형 선형모형(HLM)을 활용한 다층 데이터 분석을 학습합니다. AMOS 프로그램의 고급 기능부터 HLM의 실무 적용까지, 복잡한 연구 데이터를 분석하는 통계 전문가로 성장할 수 있는 심화 과정입니다. 교육, 심리학, 사회학, 보건 분야의 실제 연구 사례를 통해 이론과 실무를 모두 습득합니다.

복잡한 데이터 분석, 어디서부터 시작할지 막막하시죠? 제가 쌓은 실전 노하우로 R, AI Tutor 활용법을 명쾌하게 알려드립니다.

표본분포, 가설검정, 회귀분석, 로지스틱 회귀 등 실무 통계기법을 R로 직접 구현하고 해석하는 심화 과정입니다. ChatGPT, Gemini 등 AI Tutor를 활용하여 코드 생성부터 분석 결과 해석, 보고서 작성까지 학습하며 데이터 분석 역량을 한 단계 높일 수 있습니다.

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

[기술적 진실의 비즈니스 가치 전환을 위한 '사고의 건축가' 로드맵] 1. 서론: 기술적 진실의 비즈니스 가치 전이 제약 요인 분석 기업의 각 부문과 엔지니어링 현장(R&D)에서 빈번히 관찰되는 중대한 병목 현상은, 막대한 자원과 연구 역량이 투입된 혁신적 성과들이 '커뮤니케이션의 임계점'을 극복하지 못하고 사장되는 현상입니다. 이는 경영진이 기술적 심부(Deep-tech)를 충분히 인지하지 못하는 상황과, 기술 인력이 비즈니스적 관점의 언어(Business Language)를 적절히 구사하지 못하는 정보의 비대칭성에서 기인하는 것으로 판단됩니다. 본 마스터클래스는 공학 및 과학 기술자의 '텍스트 기반 커뮤니케이션 역량'을 단순한 행정적 기록 행위가 아닌, 정밀한 '공학적 시스템 설계(Engineering Design)' 프로세스의 일환으로 재정의합니다. 이를 통해 엔지니어의 기술적 통찰이 단순 기록을 넘어 조직의 전략적 의사결정을 견인하는 핵심 자산으로 변환되는 메커니즘을 제시하고자 합니다. 2. [진단] 기술적 소통을 저해하는 3대 인지적 결함 분석 ① 지식의 저주(Curse of Knowledge)에 따른 정보 전달의 단절 전문가가 자신의 고도화된 지식 수준에 매몰되어 정보 수용자의 인지적 배경을 간과함으로써 발생하는 현상입니다. 이로 인해 난해한 수식과 전문 약어(Acronym) 위주의 보고가 반복되며, 이는 결국 의사결정자와의 접점 상실 및 프로젝트 승인 지연, 자원 배정 실패 등의 구조적 손실로 귀결될 가능성이 높습니다. ② 논리적 아키텍처 결여 및 데이터의 파편화에 따른 가치 손실 문서 작성을 단순한 사후 행정 절차로 간주함에 따라, 체계적인 설계 없이 정보를 나열하는 오류가 빈번히 관찰됩니다. 이러한 구조적 결함은 연구개발 성과의 가치를 전달 과정에서 상당 부분 훼손시키며, 이는 엔지니어 개인의 역량 저평가는 물론 조직 전체의 유무형적 자산 손실로 이어지는 경향이 있습니다. ③ 인공지능 의존도 심화에 따른 기술적 신뢰성 위기 생산성 제고를 위해 도입된 생성형 인공지능이 기술적 맥락에 대한 이해 없이 환각(Hallucination) 현상을 일으킬 경우, 엔지니어링의 핵심 가치인 '기술적 신뢰도'가 심각하게 저해될 수 있습니다. 논리적 검증 체계가 수반되지 않은 인공지능 활용은 업무 효율화 도구가 아닌 잠재적인 시스템 리스크로 작용할 소지가 다분합니다. 3. [처방] 사고의 건축가(Thought Architect)를 위한 전략적 커뮤니케이션 체계 ① 비구조화된 정보의 시스템적 설계 (Engineering Design of Thought) 추상적인 실험 데이터와 가설들을 공학적 시스템 설계 원리에 입각하여 구조화하는 과정이 요구됩니다. 결론 우선 방식(Bottom Line Up Front, BLUF): 핵심 가치와 제언을 문서 전면에 배치함으로써, 경영진이 신속하고 정확한 의사결정(자본 투입, 양산 승인 등)을 수행할 수 있도록 최적화된 정보 구조를 지향합니다. 상호 배타적이고 전체적으로 포괄적인 분류(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE): 논리적 중복과 누락을 방지하는 원칙을 준수하여, 빈틈없는 사고의 흐름을 설계함으로써 보고서의 논리적 완결성을 확보합니다. ② 글로벌 표준 준수 및 문장 품질 보증 (Quality Assurance) 세계 과학 기술계 및 글로벌 기업에서 공인하는 표준 프로토콜을 내재화하여 데이터의 객관성과 무결성을 확보해야 합니다. 표준 기술 보고 구조(Introduction, Methods, Results, and Discussion, IMRaD): 서론, 방법, 결과, 고찰로 이어지는 엄격한 형식적 구조를 통해 공학적 서사의 일관성과 신뢰성을 유지합니다. 문장 품질의 5대 원칙(5C): 정확성(Correctness), 명료성(Clarity), 간결성(Conciseness), 일관성(Consistency), 완전성(Completeness)을 품질 관리 필터로 적용하여, 비전문가도 즉각 이해할 수 있는 명확한 언어(Plain Language) 체계를 구축합니다. ③ 인공지능 지휘권 확보를 위한 S.E.E.D 프롬프트 아키텍처 인공지능을 단순한 대필 도구가 아닌 논리적 연산을 수행하는 조력자로 운용하기 위해 전용 인터페이스 설계가 수반되어야 합니다. S.E.E.D 프레임워크: 상황(Situation), 기대 결과(Expectation), 공학적 구조(Engineering Structure), 근거 데이터(Data)를 체계적으로 구조화하여 입력함으로써 인공지능 산출물의 품질을 정밀하게 제어합니다. 인간 중심 제어(Human-in-the-Loop): 인공지능의 오류 가능성을 차단하기 위해 인간이 최종 승인권자로서 검증을 수행하는 프로토콜을 확립하며, 이를 통해 기술적 권위를 견고히 유지합니다. 4. [실행] 인지적 주권 확보 및 워크플로우 최적화 전략 커뮤니케이션 역량은 단순한 기술적 수단을 넘어 엔지니어의 인지적 기능을 보존하는 핵심 기제로 작용합니다. 책임 구조 기반의 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow): 맥락 설계(Top Bun)와 최종 검증(Bottom Bun)은 반드시 인간이 수행하고, 중간의 데이터 처리(Meat) 단계만을 인공지능에 위임함으로써 인간 고유의 실행 제어 네트워크(Executive Control Network, ECN) 활성화를 도모합니다. 지식 내재화를 위한 RQTDW 학습 프로토콜: 읽기(Read), 질문(Question), 모순 직시(Think), 가상 토론(Discuss), 직접 쓰기(Write)의 5단계를 실무에 적용하여 정보의 단순 수용을 지양하고 지식을 능동적으로 내재화합니다. SIFT 모델 기반의 정밀 팩트체크: 원천 확인(Source), 맥락 파악(Investigate), 대조 확인(Find), 추적(Trace) 과정을 통해 인공지능의 환각 현상을 필터링하고 기술적 정밀도를 유지합니다. 5. 결론: 기술 전문가에서 엔지니어링 리더(Engineering Leader)로의 전이 단순히 주어진 기술적 과업을 수행하는 실무자의 시대는 종언을 고하고 있습니다. 복잡하고 난해한 기술적 진실을 조직과 사회가 수용 가능한 '가치의 언어'로 번역하고 전달하는 역량은 현대 엔지니어가 갖추어야 할 핵심적인 생존 전략이자 숭고한 소명으로 정의될 수 있습니다. 텍스트 커뮤니케이션은 단순한 기록 행위를 넘어 엔지니어의 지적 역량을 외부에 투사하는 최종 인터페이스(Final Interface)입니다. 본 마스터클래스를 통해 자신의 기술적 가치를 스스로 입증하고 조직의 변화를 주도하는 강력한 '엔지니어링 리더(Engineering Leader)'로 거듭나시길 기대합니다. 40년의 공학적 통찰이 집약된 본 시스템은 전문가로서의 위상을 완성하는 전략적 자산이 될 것입니다.

AI를 공부하려는데 선형대수 수식 앞에서 매번 막히셨나요? 이 강의는 공식을 외우는 대신, 벡터와 행렬이 공간에서 실제로 어떻게 움직이는지를 눈으로 보여드립니다. 끝까지 들으면 신경망, PCA, SVD 뒤에 숨은 수학을 스스로 읽어낼 수 있습니다.

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.