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컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보

[핵집]빅데이터분석기사(필기)_빅데이터 모델링

과정 이미지
[핵집]빅데이터분석기사(필기)_빅데이터 모델링 과정정보
교육시간 24시간
수강기간 30일
강의구성 22차시
수강료 80,000원
과정소개

 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. 3과목_주요 문제 해설

  

▶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 60 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
차시 강의명
1차시 30. 분석 절차 수립 및 환경구축
2차시 31. 회기분석
3차시 32. 로지스틱 회귀분석
4차시 33. 의사결정나무 분석
5차시 35. 서포트벡터머신, 연관성분석
6차시 36. 군집 분석
7차시 37. 범주형 자료분석(1)
8차시 38. 범주형 자료분석(2)
9차시 39. 다변량 분석(1)
10차시 40. 다변량 분석(2)
11차시 41. 시계열 분석(1)
12차시 42. 시계열 분석(2)
13차시 43. 베이지안 기법
14차시 44. 딥러닝 분석(1)
15차시 45. 딥러닝 분석(2)
16차시 46. 딥러닝 분석(3)
17차시 47. 비정형 데이터 분석(1)
18차시 48. 비정형 데이터 분석(2)
19차시 49. 앙상블 분석 (1)
20차시 50. 앙상블 분석 (2)
21차시 51. 비모수 통계 (1)
22차시 52. 비모수 통계 (2)
평가정보
평가정보
구분 배점 평가명
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