Orangeを活用した非コーディングAIデータ分析 - Lv.4分類機械学習分析

MS 오피스에 Copilot을 더하면? 업무 생산성을 극대화해주는 완벽한 가이드! M365 Copilot을 실무에 제대로 활용하기 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.

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빅데이터분석기사 자격증 취득을 위한 완벽한 로드맵! 데이터 분석 초보자부터 전문가까지 합격을 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.

AI는 사람을 대체하지는 못할 것입니다. 하지만 ‘AI를 활용하는 당신’이 활용하지 못하는 모든 사람을 대체할 것입니다.

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Langchain과 RAG를 통해 AI 챗봇 시스템을 구축하는 완벽한 가이드! 생성형 인공지능 개발 기술을 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.

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여러 파일에 흩어진 데이터를 시트 이동하지 않고 vlookup하려면 어떻게 해야 할까? 원본 자료에 없는 데이터를 피벗테이블에서 추가하려면? 한 폴더에 들어 있는 파일을 한 방에 합치려면? 워크시트에서 1억 건 이상의 데이터를 처리하려면? 답이 떠오르지 않으면 이 강좌를 들으세요.

파이썬 설치부터 차근차근 학습하는 과정으로 코딩을 처음 해보는 사람, 파이썬을 처음 접하는 분들에게도 안성맞춤인 과정! 개념뿐만 아니라 다양한 예제와 실습을 통해 파이썬을 익힘으로써 프로그래밍 개발자로의 첫 발을 내딛을 수 있는 과정입니다.

환각 없는 믿음직한 답변에, 자연스러운 한국어 팟캐스트까지. 흩어진 자료를 정리해주는 AI 지식 큐레이터, NotebookLM!

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이제 경험보다는 데이터를 기반으로 대답할 때! 통계 지식으로 신뢰성을 수치화하여 근거로 제시한다면 여러분의 설득력은 무한대로 UP!

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이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

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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. :)

안녕하세요! 데이터 분석하시면서 매번 똑같은 코드를 반복해서 쓰느라 지치신 적 없으신가요? 😫 이제 PyCaret으로 여러분의 프로젝트에 날개를 달아보세요! 🚀 이 강의는 단 5줄의 코드로 머신러닝의 지루하고 복잡한 과정을 대부분 자동화하는 비법을 알려드려요. 이 강의를 들으면 이렇게 달라질 거예요! ✨ 실전 프로젝트 마스터: 📈고객 구매 예측(분류), 📉의료비 예측(회귀), 🧩고객 그룹핑(군집), ⏳항공 승객 수 예측(시계열)까지! 4가지 핵심 프로젝트를 직접 따라 하며 '진짜' 문제 해결 능력을 기를 수 있어요. 전문가 스킬 장착: 여기서 끝이 아니에요! 🤖 만든 모델을 MLOps로 관리하고, 클릭 몇 번으로 API 서버까지 뚝딱 만드는 전문가 스킬도 쏙쏙 알려드려요. 정말 신기하죠? 워라밸 사수: 무엇보다 여러분의 반복 업무는 확 줄이고, 핵심 분석에만 집중하게 해 드릴게요. 칼퇴는 보너스랍니다! 😉 코딩이 아직 익숙하지 않은 분도, 생산성을 폭발적으로 높이고 싶은 현직 전문가도 모두 환영해요! 👋 저와 함께 '10배 빠른 데이터 과학자'로 거듭나 볼까요?

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