Orangeを活用した非コーディングAIデータの分析 - Lv.5クラスタ化と次元縮小

時系列データと関連性分析の理解と活用まで、AI分析ツールOrangeで簡単かつ迅速に完成！

実戦にすぐに適用可能な核心だけを盛り込んだOrangeデータ分析講義

データ分析が難しいという考えに閉じ込めないでください。
非マップ学習の必須概念に関連するテクニックを理解しやすく！

– コーディングなしでさまざまなデータもOrangeで簡単に活用する方法をまとめる
– 群集化と次元縮小技術の強固な理論と実践
– 可視化ベースのデータ分析プロセスを誰でも理解できる

今データをどのように見て、どのように扱うべきかわからない場合は？
この講義で、データ駆動型の意思決定を実現するための第一歩を踏み出してください。

受講体験団のレビュー
企業講義専門、ノウハウが生み出した講義

データ分析初心者でも手軽に活用

時間がたつたびにデータ分析を少しずつ勉強しようとする就労生です！

コーディングもどうするのか分からず、データ分析とは距離が遠かった人だったのに
Orangeというツールも知り、データをどう扱うべきかを悟ったと思います。
初めて書いています。

-体験団の後期 (co******)

Orangeの新しい可能性

コムゴン出身ですが、コーディングはすでに頭の中から消えてデータ分析の勉強を躊躇していましたが、難しい概念を理解しやすく説明し、何より実習資料が豊富で良かったです。
Orangeは単純なデータだけを分析できると思っていましたが、複雑で量がかなり多くのデータも分析可能で可視化できるツールだったかどうかがわかりました。

-体験団の後期(恵**)

実務に適用できる効率的な講義

会社でデータ分析が必要な状況が多くなり、この講義を聞くようになりました。

まず、 OrangeでDBSCANのような複雑で難しい機能まで実装できることは驚きました！
IT人講なので理解しにくいのではないかと心配していましたが、そんな心配が無色になるほど講義がうまく構成されており、今後のプロジェクト進行をする際に効果的に活用できると思いました。

-体験団の後期(チェ**)

コーディングされていないAIデータ分析 - Lv.5群集化と次元縮小カリキュラムの特徴

Orangeを通じて非指導学習の主な方法である群集化＆次元縮小の活用法を提示するコア講義です。

1. 非指導学習の基本概念の理解

地図/非地図学習の違いをまず理解し,非地図学習の基礎理論と様々な例による学習

2. 多様な群集化技法を実習し、データ分類能力の上昇

K平均クラスタリングとDBSCAN技術の基礎から応用まで理解し、データをグループ化し、データのパターンを見つける方法

3. 距離と類似度を活用したデータ間類似性分析能力の獲得

ユークリッド＆マンハッタン距離など、様々な幾何学的距離計算法を理解し、コサイン類似度とピアソン相関係数を活用する方法を理解する

4. 次元縮小技術でデータの中核情報を抽出する

主成分分析（PCA）で高次元データを簡単に縮小し、t-SNE、LLEなど非線形次元縮小技術まで活用し、データ可視化実習

5. 実際のビジネスデータに適用可能な分析および可視化手法の取得

さまざまな実際のビジネスデータを分析、視覚化し、実務に利用可能な方法を共有する

全部お召し上がり致します。受講する心だけ準備してください！

1. 講義の受講

2. 講師さんに従ってオレンジを活用してみる

3. データに基づいて競争力のある分析能力を発揮する

成功の3 STEP、今踏む番です

こんなことを学びます！

DBSCANとPCA技術によるクラスタ化と次元縮小の実践

データ間の距離と類似度測定による距離行列マップの分析

K平均クラスタリング手法によるデータ分析の実践

マニホールド学習で高度なデータまで次元縮小

複雑なプログラミングなしでデータ分析を開始

コーディングに負担をかけずに機械学習の基礎を理解し、データを活用した分析可能

データを見る新しい視点を習得

データ間の類似性と違いを数値化する
高次元データを理解しやすく可視化する能力を獲得

データ分析能力を実務に適用

多様な群集化・次元縮小技術の実習を通じて

ビジネス全体でデータ駆動型の洞察力を発揮

時間が経つにつれて増える膨大なデータ、
これを活用することは今では選択ではなく必須になりました。

まだ遅れていません。データを敵から仲間に変えましょう。

知識共有者の紹介

こんな方に自信を持ってお勧めします。

– 実務データ分析技術を強化したい方
– 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
– AIとデータを実務に適用してビジネスインサイトを導き出すデータアナリスト
– 非指導学習と群集化・次元縮小技術でデータを分析したい方
– Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールを望む方
– 就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生
- IT分野へのキャリア移行を検討している会社員

機械学習、データ分析 出てくる距離が遠く感じられましたか？
Orangeとともに、複雑なプログラミングなしでデータ分析の重要な技術である非指導学習を学び、
ビジネス現場でデータ駆動型の意思決定を推進したい場合は、今すぐこの講義を受講してください。

講義の特徴

STEP 1. 機械学習と非指導学習の基本概念から次々と

機械学習と非指導学習の概念を明確にわかり、データ分析のプロセスを理解する

STEP 2. データから隠されたパターンを発見するクラスタ化技術の学習

分割/階層群集と代表的な群集化アルゴリズムを具体的に活用する方法

STEP 3. 次元縮小技術によるデータ可視化と情報圧縮

線形/非線形次元縮小技術による複雑なデータの次元を削減しながら,コア情報を保存する方法を学ぶ

STEP 4. 実務に適用可能なデータ分析実習

理論とともに実データを活用した実習を通じて、実用的なデータ分析技術を習得

AI時代の主役になる準備はできましたか？

データ分析 もう難しいとは思わないでください。

今こそこれから跳躍する最適な機会！
より良い効率と創造性を最初に体験してください。

予想される質問 Q&A

Q.講義を受講するために人工知能やコーディング、デザインに関する選手知識が必要ですか？
A.本講義では、人工知能、コーディング、エクセルスキルなどの選手知識を必要としません。誰でも簡単につくことができるように基礎から説明いたします。ただし、前段階のオレンジ川のLv.1またはLv.2まで受講すると、講義の内容をよりスムーズに理解することができます。

Q. 講義を受講するための要件または必要条件はありますか？
A.オレンジを一切使ってみたことがない場合は、講義をよりスムーズに進めるために基本的な使用方法や設置方法を事前に調べておくことをお勧めします。

Q. オレンジ？別にソフトウェアを購入する必要がありますか？
A.オレンジは無料で配布されているソフトウェアであり、誰でも簡単に人工知能データ分析環境を構築可能です。ポータブルバージョンを使用すると、外部のインターネット接続なしで利用でき、セキュリティレベルの高い作業環境でも利用できます。

受講前にご確認ください！