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빅데이터분석기사 필기 3과목

49등록한 수강생

* 본 강의는 빅데이터분석기사 필기 3과목 ‘빅데이터 모델링’ 범위에 해당하는 강의입니다.

강의 커리큘럼

1장 분석 모형 설계
1절 분석 모형 구축
1. 데이터 모델 구축 기법 00:27:49
2. 분석모형 선정/분석모형 정의/분석모형 구축 절차/실전 문제 00:35:24
2절 분석 환경 구축
1. 분석도구 선정/데이터 분할/실전 문제 00:22:06
2장 통계 분석기법
1절 회귀분석
1. 회귀분석의 개념 00:15:34
2. 단순선형회귀(1) 00:19:29
3. 단순선형회귀(2) 00:10:50
4. 다중선형회귀 00:17:46
5. 정규화 선형 회귀/회귀분석의 영향력 진단 00:08:48
6. 실전문제 00:10:27
2절 범주형 자료 분석
1. 범주형 자료 분석/분할표 분석(1) 00:16:46
2. 분할표 분석(2) 00:24:21
3. 분할표 분석(3)/실전문제 00:15:36
3절 다차원 척도법
1. 다차원 척도법/실전문제 00:17:18
4절 다변량 분석
1. 주성분분석 00:15:42
2. 요인분석 00:19:32
3. 판별분석 00:11:51
4. 실전문제 00:14:20
5절 시계열 분석
1. 시계열 자료 00:11:22
2. 정상성 00:14:14
3. 시계열 자료 분석 방법 00:12:44
4. 시계열 모형(1) 00:13:08
5. 시계열 모형(2)/실전문제 00:15:02
6절 비모수 통계
1. 비모수 통계(1) 00:14:04
2. 비모수 통계(2) 00:11:51
3. 비모수 통계(3) 00:27:00
4. 비모수 통계(4)/실전문제 00:16:21
3장 정형 데이터 분석기법
1절 분류분석
1. 로지스틱 회귀분석(1) 00:16:58
2. 로지스틱 회귀분석(2) 00:15:22
3. 로지스틱 회귀분석(3) 00:11:25
4. 로지스틱 회귀분석(4)/실전문제 00:17:42
5. 의사결정 나무(1) 00:13:15
6. 의사결정 나무(2)/실전문제 00:15:40
7. 서포트 벡터 머신/실전문제 00:15:38
8. k-최근접 이웃 알고리즘/실전문제 00:16:01
9. 나이브 베이즈 분류(1) 00:10:26
10. 나이브 베이즈 분류(2)/실전문제 00:15:41
11. 앙상블(1) 00:18:09
12. 앙상블(2) 00:09:38
13. 앙상블(3)/실전문제 00:12:53
2절 연관분석
1. 연관분석(1) 00:14:50
2. 연관분석(2)/실전문제 00:13:11
3절 군집분석
1. 군집분석(1) 00:11:19
2. 군집분석(2)/실전문제 00:11:08
3. 군집분석(3)/실전문제 00:20:43
4. 군집분석(4)/실전문제 00:15:35
5. 군집분석(5) 00:20:21
4장 딥러닝
1절 딥러닝의 개요
1. 딥러닝의 개요 00:07:12
2절 인공신경망
1. ANN(1) 00:11:42
2. ANN(2) 00:14:05
3. ANN(3)/실전문제 00:16:23
3절 심층신경망
1. DNN/실전문제 00:14:38
4절 합성곱신경망
1. CNN(1) 00:13:47
2. CNN(2)/실전문제 00:13:56
5절 순환신경망
1. RNN/실전문제 00:08:04
6절 LSTM
1. LSTM(1) 00:10:58
2. LSTM(2)/실전문제 00:10:32
5장 비정형 데이터 분석기법
1절 비정형 데이터
1. 비정형 데이터 00:07:48
2절 텍스트 마이닝
2. 텍스트 마이닝 00:19:43
3절 사회연결망 분석
3. 사회연결망 분석/실전문제 00:17:23

수강 후기

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1 평가
  • 5 별점1
  • 4 별점0
  • 3 별점0
  • 2 별점0
  • 1 별점0
  1. 3과목 과락이 두렵다면 꼼꼼하게 정리하기 좋은 강의입니다.

    5

    저처럼 가성비 노리고 공부하는 사람은 대충 훝기에 모르고 지나치는 부분이 많기에
    특히 어려운 3과목 과락이 두려워서 들었습니다.
    3과목 내용을 전체적으로 꼼꼼하게 설명해주시는 강의라서 정리하며 듣기 좋았습니다.

    오늘 7회 필기 시험이 어려웠는데 다행히 과락은 면했네요
    박사님 강의 없었으면 과락나왔을겁니다..

    큰 도움이 되었습니다.

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