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![[핵집]빅데이터분석기사(필기)_(NEW)종합반 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[핵집]빅데이터분석기사(필기)_(NEW)종합반
- 교육기간
- 60일
- 강의구성
- 83차시
- 교육시간
- 83시간
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.
▶교육대상
1. 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
2. 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자
▶학습내용
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. 회귀분석
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. (기출 총평)출제자의 눈-1과목(1)
66. (기출 총평)출제자의 눈-1과목(2)
67. (기출 총평)출제자의 눈-2과목(1)
68. (기출 총평)출제자의 눈-2과목(2)
69. (기출 총평)출제자의 눈-3과목(1)
70. (기출 총평)출제자의 눈-3과목(2)
71. (기출 총평)출제자의 눈-4과목(1)
72. (기출 총평)출제자의 눈-4과목(2)
73. 분석과제 수행 프로세스 및 과제 정의
74. 데이터 전처리
75. 데이터 탐색
76. 분석모형 구축(1/3)
77. 분석모형 구축(2/3)
78. 분석모형 구축(3/3)
79. 분석모형 평가 (1/2)
80. 분석모형 평가 (2/2)
81. 분석모형 개선
82. 상관분석과 회귀분석
83. 그 외 통계분석
▶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.
강의목차(총 83강)
-
1. 1. 빅데이터 분석 개요(1) 25분
2. 2. 빅데이터 분석 개요(2) 27분
3. 3. 빅데이터 개요 및 활용 30분
4. 4. 빅데이터 기술 및 제도(1) 28분
5. 5. 빅데이터 기술 및 제도(2) 28분
6. 6. 빅데이터 기술 및 제도(3) 29분
7. 7. 분석방안 수립(1) 27분
8. 8. 분석방안 수립(2) 27분
9. 9. 분석방안 수립(3) 28분
10. 10. 분석방안 수립(4) 26분
11. 11. 분석작업 계획 30분
12. 12. 데이터 수집 및 전환(1) 25분
13. 13. 데이터 수집 및 전환(2) 26분
14. 14. 데이터 적재 및 저장 30분
15. 15. 통계기본 28분
16. 16. 데이터 전처리 29분
17. 17. 분석변수 처리(1) 26분
18. 18. 분석변수 처리(2) 25분
19. 19. 분석변수 처리(3) 27분
20. 20. 분석변수 처리(4) 23분
21. 21. 데이터 탐색 기초(1) 24분
22. 22. 데이터 탐색 기초(2) 25분
23. 23. 데이터 탐색 기초(3) 28분
24. 24. 고급 데이터 탐색 23분
25. 25. 기술통계(1) 25분
26. 26. 기술통계(2) 27분
27. 27. 기술통계(3) 25분
28. 28. 추론통계(1) 28분
29. 29. 추론통계(2) 25분
30. 30. 분석 절차 수립 및 환경구축 28분
31. 31. 회귀분석 26분
32. 32. 로지스틱 회귀분석 23분
33. 33. 의사결정나무 분석 27분
34. 34. 인공신경망 분석 26분
35. 35. 서포트벡터머신, 연관성분석 28분
36. 36. 군집 분석 29분
37. 37. 범주형 자료분석(1) 31분
38. 38. 범주형 자료분석(2) 27분
39. 39. 다변량 분석(1) 28분
40. 40. 다변량 분석(2) 27분
41. 41. 시계열 분석(1) 28분
42. 42. 시계열 분석(2) 22분
43. 43. 베이지안 기법 26분
44. 44. 딥러닝 분석(1) 28분
45. 45. 딥러닝 분석(2) 24분
46. 46. 딥러닝 분석(3) 27분
47. 47. 비정형 데이터 분석(1) 29분
48. 48. 비정형 데이터 분석(2) 25분
49. 49. 앙상블 분석 (1) 32분
50. 50. 앙상블 분석 (2) 28분
51. 51. 비모수 통계 (1) 27분
52. 52. 비모수 통계 (2) 28분
53. 53. 평가지표(1) 25분
54. 54. 평가지표(2) 24분
55. 55. 분석 모형 진단, 교차검증 24분
56. 56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정 26분
57. 57. 과대적합 방지 25분
58. 58. 매개변수 최적화 24분
59. 59. 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 26분
60. 60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 27분
61. 61. 시각화 개요, 시간 시각화 27분
62. 62. 공간 시각화, 관계 시각화 25분
63. 63. 비교 시각화, 인포그래픽 25분
64. 64. 분석 결과 활용 27분
65. 65. (기출 총평)출제자의 눈-1과목(1) 30분
66. 66. (기출 총평)출제자의 눈-1과목(2) 32분
67. 67. (기출 총평)출제자의 눈-2과목(1) 37분
68. 68. (기출 총평)출제자의 눈-2과목(2) 40분
69. 69. (기출 총평)출제자의 눈-3과목(1) 41분
70. 70. (기출 총평)출제자의 눈-3과목(2) 35분
71. 71. (기출 총평)출제자의 눈-4과목(1) 42분
72. 72. (기출 총평)출제자의 눈-4과목(2) 31분
73. 73. 분석과제 수행 프로세스 및 과제 정의 31분
74. 74. 데이터 전처리 28분
75. 75. 데이터 탐색 25분
76. 76. 분석모형 구축(13) 35분
77. 77. 분석모형 구축(23) 24분
78. 78. 분석모형 구축(33) 36분
79. 79. 분석모형 평가 (12) 27분
80. 80. 분석모형 평가 (22) 24분
81. 81. 분석모형 개선 37분
82. 82. 상관분석과 회귀분석 28분
83. 83. 그 외 통계분석 27분
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