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자격증취득 빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3 빅데이터 모델링

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.

#빅데이터분석기사 #데이터모델링 #필기시험 #머신러닝기초 #통계모델링 #중급 #IT자격증 #자격증취득 #분석기법 #빅데이터이론

강사: 신경진
차시 수: 46차시(30시간)
학습기간: 신청일로부터 60일간

수료기준: 60%이상이수
난이도: 초급

학습 목차

1 분석 모형 선정 개념, 방법, 통계기반 분석 모형 선정 개념, 종류 7가지, 데이터 마이닝 개념, 분류, 예측 모델 57
2 군집화, 연관규칙 모델 개념 및 예시, 머신러닝 기반 분석 모형 선정 개념, 순서 지도학습, 비지도학습, 강화학습 36
3 준지도, 전이학습 개념 및 예시, 학습방법에 따른 분석 모형, 독립변수와 종속변수에 따른 분석기법 30
4 분석 모형 정의 개념, 매개변수와 초매개변수 차이, 특징, 예시, 분석 모형 구축 절차 30
5 분석 도구 선정, R과 Python의 특징과 차이점, Data Split 개념, 목적, 데이터 종류 3가지 32
6 분석 모형 설계 예상문제 풀이-1 33
7 분석 모형 설계 예상문제 풀이-2 33
8 분석 모형 설계 예상문제 풀이-3 31
9 범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비 각각 개념, 공식, 예시 32
10 카이제곱 검정 개념, 종류, 모수, 비모수적 통계방법, T-검정 개념, 종류, 피셔의 정확 검정 29
11 다변량 분석, 상관관계 분석, 다차원척도법, 다변량 분산 분석, 주성분 분석 각각 개념, 특징 29
12 시계열 분석 개념, 정상성, 비정상성, 시계열 데이터 예측 방법 종류 28
13 시계열 데이터 공분산 기법, 시계열 모형, ARIMA 모형, 시계열 분해 구성요소 4가지 27
14 베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리 개념, 공식, 나이브 베이즈 분류 개념, 특징 29
15 딥러닝 개념, DNN(심층신경망), CNN(합성곱 신경망) 알고리즘 개념, 특징, 구조, CNN Feature Map공식, 풀링 33
16 RNN의 개념 문제점, 구조, LSTM의 개념, 구성 게이트, GRU 개념, 특징, GAN(생성적 적대 신경망)알고리즘, 딥 페이크 33
17 비정형 데이터 분석 개념, 종류, 텍스트 마이닝 개념, 절차, 텍스트 전처리 기법 5가지 31
18 텍스트 전처리 기법 5가지 개념, 예시, 벡터화 개념, 벡터화 방법 4가지의 개념, 특징 30
19 고급 분석기법(오피니언 마이닝, 웹 마이닝, 사회 연결망 분석 각각의 개념, 특징, 절차) 33
20 고급 분석기법(앙상블 분석 개념, 특징, 종류 5가지, 배깅(Bagging)기법의 개념, 특징) 36
21 고급 분석기법(랜덤 포레스트, 보팅, 부스팅, 부스팅 알고리즘, 스태킹 각각의 개념, 특징) 30
22 고급 분석기법(비모수 통계 분석 개념, 특징, 종류 6가지 설명) 29
23 고급 분석기법 예상문제 풀이-1 28
24 고급 분석기법 예상문제 풀이-2 34
25 분석기법 적용 과목 마무리 문제 풀이-1 28
26 분석기법 적용 과목 마무리 문제 풀이-1 29
27 회귀 분석의 정의, 특징, 회귀 분석의 가정, 선형성, 독립성, 등분산성, 정상성 개념, 특징 32
28 회귀 분석 유형 5가지의 수식과 특징, 단순선형회귀 분석, 회귀계수, 결정계수 개념, 공식 33
29 다중선형회귀 분석의 모형의 통계적 유의성, F-통계량, p-value, 다중공선성 개념, 해결방법, 진단방법 VIF 24
30 벌점화된 선택 기준 개념, 특징, AIC, BIC 개념, 특징, 공식, 차이점 20
31 로지스틱 회귀분석 개념, 특징, 원리, 오즈(Odds)개념, 공식, 로짓 변환, 공식, 그래프 18
32 시그모이드 함수 개념, 공식, 그래프, 이항 로지스틱 회귀 분석 개념, 특징, 예시 16
33 의사결정나무 개념, 특징, 구성요소, 분석 과정, 불순도의 척도, 카이제곱 통계량, 지니지수, 엔트로피 지수 18
34 의사결정나무 알고리즘, CART, C4.5, C5.0, CHAID, QUEST, 의사결정나무 장,단점 17
35 인공신경망 개념, 특징, 역사, 구조, 퍼셉트론, 다중 퍼셉트론, 활성화 함수 개념, 종류 16
36 인공신경망 활성화 함수 7가지 개념, 특징, 그래프 13
37 인공신경망 학습, 순 전파, 오차 역전파, 학습 절차, 학습 사례, MNIST 데이터셋 18
38 서포트 벡터 머신(SVM) 정의, 목적, 특징, 구성요소, 하드 마진, 소프트 마진 SVM 12
39 서포트 벡터 머신(SVM) 적용 기준, 커널 트릭 개념, 커널 함수 종류 및 특징 13
40 연관성 분석 개념, 측정 지표-지지도, 신뢰도, 향상도, 알고리즘 - 아프리오리, FP-Growth 12
41 군집 분석의 정의, 특징, 유형, 계층 기반, 비계층 기반의 특성 15
42 군집 간의 거리 계산, 연속형 변수, 명목형 변수, 순서형 변수 거리 계산 종류, 수식, 설명 12
43 계층적 군집분석 개념 방법 5가지, 비계층적 군집분석-K-평균 군집분석 개념, 단점, 절차, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램 13
44 밀도 기반 군집 분석, 자기 조직화 지도(SOM) 개념, 분석 절차, 구성요소, 입력층, 경쟁층 13
45 분석 기법 예상 문제 풀이-1 13
46 분석 기법 예상 문제 풀이-2 12

수강안내

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학습방법	온라인
학습기간	신청일로부터 60일간
난이도	초급
수료기준	60%이상수료
유의사항	-비회원 또는 수강신청 없이 학습 진행시 '학습이력 저장 및 수료증 발급'이 불가능합니다. -'수료증'은 가입 시 입력하신 이름으로 표시되며 '개명, 명백한 오타' 이외의 사유로 이름 변경은 어렵습니다.

강사 소개

신경진 강사

경력: 현)대구 중앙직업전문학교 교사
다옴직업전문학교
영진전문대학 외래교수
LG전자 OLED사업부 전산담당
(주)아이티고 이러닝 강사

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