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![[핵집]빅데이터분석기사(필기)_(개정)빅데이터 모델링 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[핵집]빅데이터분석기사(필기)_(개정)빅데이터 모델링
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
* 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
- 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
- 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자
▶교육내용
1. 분석 절차 수립 및 환경구축
2. 회귀분석
3. 로지스틱 회귀분석
4. 의사결정나무 분석
5. 인공신경망 분석
6. 서포트벡터머신, 연관성분석
7. 군집 분석
8. 범주형 자료분석(1)
9. 범주형 자료분석(2)
10. 다변량 분석(1)
11. 다변량 분석(2)
12. 시계열 분석(1)
13. 시계열 분석(2)
14. 베이지안 기법
15. 딥러닝 분석(1)
16. 딥러닝 분석(2)
17. 딥러닝 분석(3)
18. 비정형 데이터 분석(1)
19. 비정형 데이터 분석(2)
20. 앙상블 분석 (1)
21. 앙상블 분석 (2)
22. 비모수 통계 (1)
23. 비모수 통계 (2)
24. (기출 총평)출제자의 눈_3과목(1)
25. (기출 총평)출제자의 눈_3과목(2)
26. 분석모형 구축(1/3)
27. 분석모형 구축(2/3)
28. 분석모형 구축(3/3)
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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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.
