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![[핵집]빅데이터분석기사(필기+실기) 종합반 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[핵집]빅데이터분석기사(필기+실기) 종합반
- 교육기간
- 120일
- 강의구성
- 96차시
* 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있는 역량을 검증할 수 있는 자격 취득을 위한 과정이며, 뿐만 아니라 수강 후 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행할 수 있다.
▶교재제공
▶강사소개
최예신(교수진 대표_1과목 개요, 3과목 분석기법)
• 정보처리기술사
• 현) 철강협회, 디지털융합진흥원 / 인공지능, 빅데이터 분석 강의
• 현) 기업기술지도(KOTERA)
• LG CNS 빅데이터 사업 및 기술 전문위원
권태협(1과목 빅데이터 분석기획)
• LG CNS 데이터사이언티스트
박진원(2과목 빅데이터 탐색)
• LG CNS 데이터사이언티스트
김주현(3과목 빅데이터 모델링)
• LG CNS 데이터사이언티스트
이경숙(4과목 빅데이터 결과해석)
• LG CNS 데이터사이언티스트
▶과정 특장점
1. 과목별 전문가의 현장 중심 강의!
- 빅데이터 분석은 각 영역의 전문 지식 필요하며, 1인이 아닌, 5인의 과목별 전문가가 뭉쳤습니다.
2. 철저한 기출분석 이론 강의!
- 비공개된 문항과 넓은 출제 토픽으로 인한 혼란을 기출문제 복원과 다음 출제이론 예상으로 완벽하게 대비합니다.
3. 교수진이 직접 집필한 실전 대비 교재!
- 2021년 제2,3회 기출복원 문제를 최초 수록했으며, 실전모의고사를 제공하여 학습의 완성도를 높였습니다.
▶교육대상
- 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
- 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자
▶교육내용
* 필기
1. 빅데이터 분석 개요(1)
2. 빅데이터 분석 개요(2)
3. 빅데이터 개요 및 활용
4. 빅데이터 기술 및 제도(1)
5. 빅데이터 기술 및 제도(2)
6. 빅데이터 기술 및 제도(3)
7. 분석방안 수립(1)
8. 분석방안 수립(2)
9. 분석방안 수립(3)
10. 분석방안 수립(4)
11. 분석작업 계획
12. 데이터 수집 및 전환(1)
13. 데이터 수집 및 전환(2)
14. 데이터 적재 및 저장
15. 통계기본
16. 데이터 전처리
17. 분석변수 처리(1)
18. 분석변수 처리(2)
19. 분석변수 처리(3)
20. 분석변수 처리(4)
21. 데이터 탐색 기초(1)
22. 데이터 탐색 기초(2)
23. 데이터 탐색 기초(3)
24. 고급 데이터 탐색
25. 기술통계(1)
26. 기술통계(2)
27. 기술통계(3)
28. 추론통계(1)
29. 추론통계(2)
30. 분석 절차 수립 및 환경구축
31. 회기분석
32. 로지스틱 회귀분석
33. 의사결정나무 분석
34. 인공신경망 분석
35. 서포트벡터머신, 연관성분석
36. 군집 분석
37. 범주형 자료분석(1)
38. 범주형 자료분석(2)
39. 다변량 분석(1)
40. 다변량 분석(2)
41. 시계열 분석(1)
42. 시계열 분석(2)
43. 베이지안 기법
44. 딥러닝 분석(1)
45. 딥러닝 분석(2)
46. 딥러닝 분석(3)
47. 비정형 데이터 분석(1)
48. 비정형 데이터 분석(2)
49. 앙상블 분석 (1)
50. 앙상블 분석 (2)
51. 비모수 통계 (1)
52. 비모수 통계 (2)
53. 평가지표(1)
54. 평가지표(2)
55. 분석 모형 진단, 교차검증
56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정
57. 과대적합 방지
58. 매개변수 최적화
59. 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정
60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가
61. 시각화 개요, 시간 시각화
62. 공간 시각화, 관계 시각화
63. 비교 시각화, 인포그래픽
64. 분석 결과 활용
65. 1과목_주요 문제 해설
66. 2과목_주요 문제 해설
67. 3과목_주요 문제 해설
68. 4과목_주요 문제 해설
* 실기
1. 분석과제 수행 프로세스 및 과제 정의
2. 데이터 전처리
3. 데이터 탐색
4. 분석모형 구축(1/3)
5. 분석모형 구축(2/3)
6. 분석모형 구축(3/3)
7. 분석모형 평가 (1/2)
8. 분석모형 평가 (2/2)
9. 분석모형 개선
10. 파이썬 기본 실습(1/2)
11. 파이썬 기본 실습(2/2)
12. 파이썬 분석 패키지(1/3)
13. 파이썬 분석 패키지(2/3)
14. 파이썬 분석 패키지(3/3)
15. 챕터 개요 및 데이터 수집
16. 데이터 전처리
17. 회귀 모델링(1/2)
18. 회귀 모델링(2/2)
19. 분류 모델링(1/2)
20. 분류 모델링(2/2)
21. 과제 실습1 (1/2)
22. 과제 실습1 (2/2)
23. 과제 실습2 (1/2)
24. 과제 실습2 (2/2)
25. 과제 실습3 (1/2)
26. 과제 실습3 (2/2)
27. 제 2회 기출복원문제 풀이
28. 제 3회 기출복원문제 풀이
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
|
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
3. 빅데이터분석기사 자격 취득에 유용한 학습을 할 수 있다.
4. 현업 시 데이터 분석에 필요한 기본 역량을 함양할 수 있다.
강의목차(총 96강)
- 1. 빅데이터분석기사_필기
-
1. 1. 빅데이터 분석 개요(1) 23분
2. 2. 빅데이터 분석 개요(2) 25분
3. 3. 빅데이터 개요 및 활용 28분
4. 4. 빅데이터 기술 및 제도(1) 26분
5. 5. 빅데이터 기술 및 제도(2) 26분
6. 6. 빅데이터 기술 및 제도(3) 27분
7. 7. 분석방안 수립(1) 25분
8. 8. 분석방안 수립(2) 25분
9. 9. 분석방안 수립(3) 26분
10. 10. 분석방안 수립(4) 24분
11. 11. 분석작업 계획 28분
12. 12. 데이터 수집 및 전환(1) 23분
13. 13. 데이터 수집 및 전환(2) 24분
14. 14. 데이터 적재 및 저장 28분
15. 15. 통계기본 26분
16. 16. 데이터 전처리 27분
17. 17. 분석변수 처리(1) 24분
18. 18. 분석변수 처리(2) 23분
19. 19. 분석변수 처리(3) 25분
20. 20. 분석변수 처리(4) 21분
21. 21. 데이터 탐색 기초(1) 22분
22. 22. 데이터 탐색 기초(2) 23분
23. 23. 데이터 탐색 기초(3) 26분
24. 24. 고급 데이터 탐색 21분
25. 25. 기술통계(1) 23분
26. 26. 기술통계(2) 25분
27. 27. 기술통계(3) 23분
28. 28. 추론통계(1) 26분
29. 29. 추론통계(2) 23분
30. 30. 분석 절차 수립 및 환경구축 26분
31. 31. 회기분석 24분
32. 32. 로지스틱 회귀분석 21분
33. 33. 의사결정나무 분석 25분
34. 34. 인공신경망 분석 24분
35. 35. 서포트벡터머신, 연관성분석 25분
36. 36. 군집 분석 27분
37. 37. 범주형 자료분석(1) 29분
38. 38. 범주형 자료분석(2) 25분
39. 39. 다변량 분석(1) 25분
40. 40. 다변량 분석(2) 24분
41. 41. 시계열 분석(1) 26분
42. 42. 시계열 분석(2) 20분
43. 43. 베이지안 기법 24분
44. 44. 딥러닝 분석(1) 26분
45. 45. 딥러닝 분석(2) 22분
46. 46. 딥러닝 분석(3) 25분
47. 47. 비정형 데이터 분석(1) 27분
48. 48. 비정형 데이터 분석(2) 23분
49. 49. 앙상블 분석 (1) 30분
50. 50. 앙상블 분석 (2) 26분
51. 51. 비모수 통계 (1) 25분
52. 52. 비모수 통계 (2) 25분
53. 53. 평가지표(1) 23분
54. 54. 평가지표(2) 22분
55. 55. 분석 모형 진단, 교차검증 22분
56. 56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정 24분
57. 57. 과대적합 방지 23분
58. 58. 매개변수 최적화 22분
59. 59. 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 24분
60. 60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 24분
61. 61. 시각화 개요, 시간 시각화 25분
62. 62. 공간 시각화, 관계 시각화 23분
63. 63. 비교 시각화, 인포그래픽 23분
64. 64. 분석 결과 활용 25분
65. 65. 1과목_주요 문제 해설 23분
66. 66. 2과목_주요 문제 해설 22분
67. 67. 3과목_주요 문제 해설 29분
68. 68. 4과목_주요 문제 해설 30분
- 2. 빅데이터분석기사(실기)_Part1. 필답형
-
69. 1. 분석과제 수행 프로세스 및 과제 정의 33분
70. 2. 데이터 전처리 28분
71. 3. 데이터 탐색 25분
72. 4. 분석모형 구축(3_1) 36분
73. 5. 분석모형 구축(3_2) 28분
74. 6. 분석모형 구축(3_3) 36분
75. 7. 분석모형 평가 (2_1) 27분
76. 8. 분석모형 평가 (2_2) 25분
77. 9. 분석모형 개선 37분
78. 10. 제 2회 기출복원문제 풀이 61분
- 3. 빅데이터분석기사(실기)_Part2. 작업형
-
79. 1. 파이썬 기본 실습(2_1) 54분
80. 2. 파이썬 기본 실습(2_2) 39분
81. 3. 파이썬 분석 패키지(3_1) 38분
82. 4. 파이썬 분석 패키지(3_2) 44분
83. 5. 파이썬 분석 패키지(3_3) 50분
84. 6. 챕터 개요 및 데이터 수집 29분
85. 7. 데이터 전처리 39분
86. 8. 회귀 모델링(2_1) 27분
87. 9. 회귀 모델링(2_2) 18분
88. 10. 분류 모델링(2_1) 22분
89. 11. 분류 모델링(2_2) 22분
90. 12. 과제 실습1 (2_1) 23분
91. 13. 과제 실습1 (2_2) 28분
92. 14. 과제 실습2 (2_1) 27분
93. 15. 과제 실습2 (2_2) 23분
94. 16. 과제 실습3 (2_1) 27분
95. 17. 과제 실습3 (2_2) 36분
96. 18. 제 3회 기출복원문제 풀이 45분
