강의소개
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강의소개
★★★ 국내 최강의 빅데이터 분석기사 자격증 온라인과정 입니다. ★★★
강사소개 : 안응원 기술사, 서경석기술사
주요경력 :
전문분야 :
보유자격 : 정보관리기술사
주요강의 :
| 과목 | 주요 항목 | 세부 항목 | 상세 |
1과목
빅데이터 분석 기획 | I.빅데이터의이해 | 1.빅데이터개요및활용 | 1) 빅데이터의특징 |
| 2) 빅데이터의가치 |
| 3) 데이터 산업의 이해 |
| 4) 빅데이터 조직 및 인력 |
| 2. 빅데이터기술및제도 | 1) 빅데이터 플랫폼 |
| 2) 빅데이터와 인공지능 |
| 3) 개인정보 법·제도 |
| 4) 개인정보 활용 |
| II.데이터분석계획 | 1. 분석방안수립 | 1) 분석 로드맵 설정 |
| 2) 분석 문제 정의 |
| 3) 데이터 분석 방안 |
| 2. 분석 작업 계획 | 1) 데이터 확보 계획 |
| 2) 분석 절차 및 작업 계획 |
| III. 데이터 수집 및 저장 계획 | 1. 데이터 수집 및 전환 | 1) 데이터 수집 |
| 2) 데이터 유형 및 속성 파악 |
| 3) 데이터 변환 |
| 4) 데이터 비식별화 |
| 5) 데이터 품질 검증 |
| 2. 데이터 적재 및 저장 | 1) 데이터 적재 |
| 2) 데이터 저장 |
2과목
빅데이터 탐색 | I. 데이터 전처리 | 1. 데이터 정제 | 1) 데이터 정제 |
| 2) 데이터 결측값 처리 |
| 3) 데이터 이상값 처리 |
| 2. 분석 변수 처리 | 1) 변수 선택 |
| 2) 차원축소 |
| 3) 파생변수 생성 |
| 4) 변수 변환 |
| 5) 불균형 데이터 처리 |
| II. 데이터 탐색 | 1. 데이터 탐색 기초 | 1) 데이터 탐색 개요 |
| 2) 상관관계 분석 |
| 3) 기초통계량 추출 및 이해 |
| 4) 시각적 데이터 탐색 |
| 2. 고급 데이터 탐색 | 1) 시공간 데이터 탐색 |
| 2) 다변량 데이터 탐색 |
| 3) 비정형 데이터 탐색 |
| III. 통계기법 이해 | 1. 기술통계 | 1) 데이터요약 |
| 2) 표본추출 |
| 3) 확률분포 |
| 4) 표본분포 |
| 2. 추론통계 | 1) 점추정 |
| 2) 구간추정 |
| 3) 가설검정 |
3과목
빅데이터 모델링 | I. 분석모형 설계 | 1. 분석 절차 수립 | 1) 분석모형 선정 |
| 2) 분석모형 정의 |
| 3) 분석모형 구축 절차 |
| 2. 분석 환경 구축 | 1) 분석 도구 선정 |
| 2) 데이터 분할 |
| II. 분석기법 적용 | 1. 분석기법 | 1) 회귀분석 |
| 2) 로지스틱 회귀분석 |
| 3) 의사결정나무 |
| 4) 인공신경망 |
| 5) 서포트벡터머신 |
| 6) 연관성분석 |
| 7) 군집분석 |
| 2. 고급 분석기법 | 1) 범주형 자료 분석 |
| 2) 다변량 분석 |
| 3) 시계열 분석 |
| 4) 베이지안 기법 |
| 5) 딥러닝 분석 |
| 6)비정형 데이터 분석 |
| 7) 앙상블 분석 |
| 8) 비모수 통계 |
4과목
빅데이터 결과해석 | I. 분석모형 평가 및 개선 | 1. 분석모형 평가 | 1) 평가 지표 |
| 2) 분석모형 진단 |
| 3) 교차 검증 |
| 4) 모수 유의성 검정 |
| 5) 적합도 검정 |
| 2. 분석모형 개선 | 1) 과대적합 방지 |
| 2) 매개변수 최적화 |
| 3) 분석모형 융합 |
| 4) 최종모형 선정 |
| II. 분석결과 해석 및 활용 | 1. 분석결과 해석 | 1) 분석모형 해석 |
| 2) 비즈니스 기여도 평가 |
| 2. 분석결과 시각화 | 1) 시공간 시각화 |
| 2) 관계 시각화 |
| 3) 비교 시각화 |
| 4) 인포그래픽 |
| 3. 분석결과 활용 | 1) 분석모형 전개 |
| 2) 분석결과 활용 시나리오 개발 |
| 3) 분석모형 모니터링 |
| 4) 분석모형 리모델링 |
2023년 1월부터 단계별 온라인 과정 오픈 합니다.
학습 목표
