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3과목(데이터 분석) 5장 정형 데이터 마이닝(ADsP)

2000년 이후 급격히 발달한 대용량 데이터베이스 시스템을 통해 생산되는 대용량 데이터들을 분석하기 위해 가장 적합한 고급 분석 기법이 정형 데이터마이닝 분석 방법이다. 데이터마이닝 기법은 기계학습, 패턴인식, 인공지능에 이르기까지 급속도로 발전하고 있다.

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이번 강의에서는

2000년 이후 급격히 발달한 대용량 데이터베이스 시스템을 통해 생산되는 대용량 데이터들을 분석하기 위해 가장 적합한 고급 분석 기법이 정형 데이터마이닝 분석 방법이다. 데이터마이닝 기법은 기계학습, 패턴인식, 인공지능에 이르기까지 급속도로 발전하고 있다.

본 과목에서는 데이터마이닝의 개요를 공부하고 데이터마이닝에서 가장 많이 활용되고 있는 의사결정나무, 신경망, 앙상블 방법론, 군집분석, 연관분석의 개념을 배운다. 또한 각 분석방법론을 R프로그램을 통해 분석 할 수 있도록 실습하면서 정형 데이터 마이닝 능력을 향상시키고자 한다.

강의 커리큘럼

1. 데이터마이닝 개요
1절 데이터마이닝 개요____[정형 데이터마이닝 개념] 학습방향 및 시험전략 00:45:00
1절 데이터마이닝 개요_[교사학습, 비교사학습, 데이터마이닝 프로세스] 00:32:00
1절 데이터마이닝 개요_[데이터 분할 및 모형성능 비교] 예상문제 및 핵심정리 00:53:00
2. 분류분석1
2절 분류분석1__[분류분석, 의사결정나무] 학습방향 및 시험전략 00:53:00
2절 분류분석1__[의사결정나무, 분류기준] 00:45:00
2절 분류분석1__[R 프로그래밍] 예상문제 및 핵심정리 00:48:00
3. 분류분석2
3절 분류분석2__[앙상블 기법] 학습방향 및 시험전략 00:46:00
3절 분류분석2__[R 프로그래밍] 00:35:00
3절 분류분석2__[모형의 성능분석] 예상문제 및 핵심정리 00:38:00
4. 분류분석3
4절 분류분석3__[인공신경망1] 학습방향 및 시험전략 00:39:00
4절 분류분석3__[인공신경망2] 00:40:00
4절 분류분석3__[R프로그래밍] 예상문제 및 핵심정리 00:32:00
5. 군집분석
5절 군집분석__[군집분석] 학습방향 및 시험전략 00:39:00
5절 군집분석__[R프로그래밍] 예상문제 및 핵심정리 00:38:00
6. 연관분석
6절 연관분석__[연관분석1] 학습방향 및 시험전략 00:34:00
6절 연관분석__[연관분석2] 00:37:00
6절 연관분석__[R프로그래밍] 예상문제 및 핵심정리 00:50:00

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