[핵집]빅데이터분석기사(필기)
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과정소개
서비스 전략과 Mind 전반을 다루되 4차 산업혁명 트렌드에 따른 변화 요소를 접목한 과정이다. 또한 CS관리자를 대상으로 현장에서 고질적으로 발생하는 이슈에 대해 실질적인 문제해결 방법을 제시한다.
교육훈련목표
실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
내용전문가
최기선 외5명/베러마인드
과정목차
| 차시 | 교육내용 |
|---|---|
| 1차시 | 1. 빅데이터 분석 개요(1) |
| 2차시 | 2. 빅데이터 분석 개요(2) |
| 3차시 | 3. 빅데이터 개요 및 활용 |
| 4차시 | 4. 빅데이터 기술 및 제도(1) |
| 5차시 | 5. 빅데이터 기술 및 제도(2) |
| 6차시 | 6. 빅데이터 기술 및 제도(3) |
| 7차시 | 7. 분석방안 수립(1) |
| 8차시 | 8. 분석방안 수립(2) |
| 9차시 | 9. 분석방안 수립(3) |
| 10차시 | 10. 분석방안 수립(4) |
| 11차시 | 11. 분석작업 계획 |
| 12차시 | 12. 데이터 수집 및 전환(1) |
| 13차시 | 13. 데이터 수집 및 전환(2) |
| 14차시 | 14. 데이터 적재 및 저장 |
| 15차시 | 15. 통계기본 |
| 16차시 | 16. 데이터 전처리 |
| 17차시 | 17. 분석변수 처리(1) |
| 18차시 | 18. 분석변수 처리(2) |
| 19차시 | 19. 분석변수 처리(3) |
| 20차시 | 20. 분석변수 처리(4) |
| 21차시 | 21. 데이터 탐색 기초(1) |
| 22차시 | 22. 데이터 탐색 기초(2) |
| 23차시 | 23. 데이터 탐색 기초(3) |
| 24차시 | 24. 고급 데이터 탐색 |
| 25차시 | 25. 기술통계(1) |
| 26차시 | 26. 기술통계(2) |
| 27차시 | 27. 기술통계(3) |
| 28차시 | 28. 추론통계(1) |
| 29차시 | 29. 추론통계(2) |
| 30차시 | 30. 분석 절차 수립 및 환경구축 |
| 31차시 | 31. 회기분석 |
| 32차시 | 32. 로지스틱 회귀분석 |
| 33차시 | 33. 의사결정나무 분석 |
| 34차시 | 34. 인공신경망 분석 |
| 35차시 | 35. 서포트벡터머신, 연관성분석 |
| 36차시 | 36. 군집 분석 |
| 37차시 | 37. 범주형 자료분석(1) |
| 38차시 | 38. 범주형 자료분석(2) |
| 39차시 | 39. 다변량 분석(1) |
| 40차시 | 40. 다변량 분석(2) |
| 41차시 | 41. 시계열 분석(1) |
| 42차시 | 42. 시계열 분석(2) |
| 43차시 | 43. 베이지안 기법 |
| 44차시 | 44. 딥러닝 분석(1) |
| 45차시 | 45. 딥러닝 분석(2) |
| 46차시 | 46. 딥러닝 분석(3) |
| 47차시 | 47. 비정형 데이터 분석(1) |
| 48차시 | 48. 비정형 데이터 분석(2) |
| 49차시 | 49. 앙상블 분석 (1) |
| 50차시 | 50. 앙상블 분석 (2) |
| 51차시 | 51. 비모수 통계 (1) |
| 52차시 | 52. 비모수 통계 (2) |
| 53차시 | 53. 평가지표(1) |
| 54차시 | 54. 평가지표(2) |
| 55차시 | 55. 분석 모형 진단, 교차검증 |
| 56차시 | 56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정 |
| 57차시 | 57. 과대적합 방지 |
| 58차시 | 58. 매개변수 최적화 |
| 59차시 | 59. 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 |
| 60차시 | 60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 |
| 61차시 | 61. 시각화 개요, 시간 시각화 |
| 62차시 | 62. 공간 시각화, 관계 시각화 |
| 63차시 | 63. 비교 시각화, 인포그래픽 |
| 64차시 | 64. 분석 결과 활용 |
