* 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

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

▶수료기준

※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.