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안녕하세요, 그래프 데이터 사이언스(Graph Data Science) 기술 기업 (주)사이람입니다.
NetMiner365를 이용한 두 가지 교육과정을 새롭게 개설했습니다!
1. NetMiner365를 이용한 그래프 분석과 머신러닝
2. NetMiner365를 이용한 그래프 임베딩과 그래프 신경망
각 과정은 오프라인 또는 실시간 온라인으로 참여하실 수 있습니다.
또한, 2개 오프라인 강의를 모두 신청하시면 특별 할인 혜택을 제공해 드립니다.
(본문 하단의 링크를 클릭하여 주세요^^)
아래 내용을 인해 주시고, 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
- 본 교육에서는 그래프(네트워크) 데이터를 활용하는 머신러닝에 대한 포괄적인 지식과 NetMiner 365를 학습합니다. 데이터 분석 초보자와 인문사회과학 연구자들이 쉽게 이해할 수 있는 노 코드(No Code), 웹 기반의 데이터 사이언스 플랫폼 NetMiner 365를 활용하여 그래프(네트워크) 분석을 통해 특징(feature) 데이터를 생성하고, 일반적으로 사용되는 머신러닝 알고리즘(Regression, CART, MLP, Random Forest 등)을 학습하여 예측 모델을 만드는 방법을 이해하고 활용할 수 있게 될 것입니다.
- 주요 내용
- 노드 수준 그래프(네트워크) 분석과 그래프 특징(feature) 추출
- 일반적인 머신러닝 방법 이해
- 머신러닝 모델 학습 및 평가
자세한 내용은 본 교육과정 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
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- 본 교육에서는 그래프 표현 학습(Graph Representation Learning)의 기초부터 시작하여, 그래프 임베딩(Graph Embedding) 및 그래프 신경망(GNN)과 관련된 그래프 머신러닝에 대한 포괄적인 지식을 이해할 수 있습니다. 또한, 본 교육에서는 데이터 분석 초보자와 인문사회 과학 연구자들이 쉽게 이해할 수 있는 노 코드(No Code), 웹 기반의 데이터 사이언스 플랫폼 NetMiner 365를 활용하여 다양한 그래프 표현 학습 기법을 학습합니다. 그래프 임베딩과 그래프 신경망에 대한 기본 개념과 주요 방법론(Node2Vec, GCN, GraphSage, GAT)을 학습하고 실습함으로써 그래프 데이터의 분석 및 활용 능력을 한층 높일 수 있습니다.
- 주요 내용
- 네트워크와 그래프 머신러닝, 그래프 표현 학습에 대한 개념 이해
- 그래프 임베딩에 대한 이해 및 방법론 실습
- 그래프 신경망에 대한 이해 및 방법론 실습
- NetMiner 365 기능의 전반적인 이해와 활용
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※ 위의 2개 오프라인 강의를 함께 신청하시면, 특별 할인 혜택을 제공해 드립니다.
>> [오프라인]NetMiner365 2개 과정 동시 신청(할인제공) 페이지 바로가기 <<
감사합니다.
