설명
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평생교육이용권 사용 가능 강좌입니다.
본 강좌는 평생교육이용권 결제 대상 과정입니다.
전국 어디에서 발급받은 평생교육이용권도 데이터에듀에서 사용할 수 있습니다.
강의 구매 시 교재는 별도 구매가 필요합니다.
빅데이터분석기사 필기 180일 패스는 빅데이터분석기사 필기시험을 준비하는 학습자를 위한 온라인 종합 과정입니다.
빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석까지 필기시험 주요 과목을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 시험에 필요한 핵심 개념과 과목별 출제 포인트를 중심으로 학습할 수 있습니다.
본 과정은 180일 동안 온라인으로 무제한 수강할 수 있으며, 총 185강 · 76시간 강의로 빅데이터분석기사 필기시험 전 범위를 학습할 수 있습니다.
수강료 안내
정가 750,000원
평생교육이용권 사용가 280,000원
국가 지원 평생교육이용권으로 부담 없이 수강할 수 있는 과정입니다.
✓
이용 전
확인사항
- ✓ 전국 어디서 발급받아도 데이터에듀에서 사용 가능
- ✓ 180일 동안 온라인 무제한 수강 가능
- ✓ 총 185강 · 76시간 강의 제공
- ✓ 강의 구매 시 교재는 별도 구매 필요
※ 본 강좌는 평생교육이용권 결제 대상 과정입니다.
※ 평생교육이용권 결제 전, 이용권 잔액 및 사용 가능 여부를 반드시 확인해 주세요.
※ 강의 구매 시 교재는 별도 구매가 필요합니다.
Curriculum
완벽한 합격을 위한 커리큘럼
상세한 설명과 단기합격에 최적화된 3주 학습로드맵으로
빅데이터분석기사 필기 완벽 대비하세요.
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제1장 빅데이터의 이해
[1절] 빅데이터 개요 및 활용
데이터의 이해
데이터베이스의 이해
빅데이터의 이해 (1)
빅데이터의 이해 (2)
데이터 산업의 이해
빅데이터 조직 및 인력 / 실전 문제
[2절] 빅데이터 기술 및 제도
빅데이터 플랫폼 (1)
빅데이터 플랫폼 (2)
빅데이터 플랫폼 (3)
빅데이터와 인공지능 (1)
빅데이터와 인공지능 (2)
개인정보 법ㆍ제도
개인정보 활용
개인정보 활용 / 실전 문제
제2장 데이터 분석 계획
[1절] 분석 방안 수립
데이터 분석 기획의 방향 (1)
데이터 분석 기획의 방향 (2)
분석 마스터 플랜 수립 프레임워크 (1)
분석 마스터 플랜 수립 프레임워크 (2) / 실전 문제
[2절] 분석 작업 계획
데이터 확보 계획 (1)
데이터 확보 계획 (2)
데이터 확보 방안
분석 절차 및 작업 계획 (1)
분석 절차 및 작업 계획 (2)
분석 절차 및 작업 계획 (3) / 실전 문제
제3장 데이터 수집 및 저장 계획
[1절] 데이터 수집 및 전환
데이터 수집 (1)
데이터 유형 및 속성 파악 (1)
데이터 유형 및 속성 파악 (2)
데이터 변환 / 실전 문제
데이터 비식별화 (1)
데이터 비식별화 (2)
데이터 비식별화 (3)
데이터 품질검증 / 실전 문제
[2절] 데이터 적재 및 저장
데이터 적재
데이터 저장 (1)
데이터 저장 (2)
데이터 저장 (3) / 실전 문제
제1장 데이터 전처리
[1절] 데이터 전처리
데이터 전처리의 유형
데이터 정제 (1)
데이터 정제 (2)
데이터 정제 (3)
데이터 정제 (4)
데이터 통합
데이터 변환 / 실전 문제
[2절] 분석 변수 처리
변수의 개념
변수 선택 (1)
변수 선택 (2)
변수 선택 (3)
차원 축소 (1)
차원 축소 (2)
변수 변환 (1)
변수 변환 (2)
불균형 데이터 처리 (1)
불균형 데이터 처리 (2) / 실전 문제
제2장 데이터 탐색
[1절] 데이터 탐색 기초
데이터 탐색 개요
기초통계량 추출 및 이해 (1)
기초통계량 추출 및 이해 (2)
기초통계량 추출 및 이해 (3)
기초통계량 추출 및 이해 (4)
시각적 데이터 탐색
상관관계 분석 (1)
상관관계 분석 (2) / 실전 문제
[2절] 고급 데이터 탐색
시공간 데이터 탐색
다변량 데이터 탐색 (1)
다변량 데이터 탐색 (2)
비정형 데이터 탐색
실전 문제
제3장 통계기법 이해
[1절] 기술통계
표본추출 (1)
표본추출 (2)
데이터 요약
확률분포 (1)
확률분포 (2)
확률분포 (3)
확률분포 (4)
확률분포 (5)
확률분포 (6)
확률분포 (7)
확률분포 (8)
확률분포 (9)
확률분포 (10)
확률분포 (11)
표본분포 (1)
표본분포 (2)
실전 문제
[2절] 추론통계
점 추정 (1)
점 추정 (2)
점 추정 (3)
구간 추정 (1)
구간 추정 (2)
최대 우도 추정법
가설검정 (1)
가설검정 (2)
통계분석 방법론 / 실전 문제
[3절] 분산 분석
일원배치 분산분석
이원배치 분산분석
제1장 빅데이터 모델링
[1절] 분석 모형 구축
데이터 모델 구축 기법
분석모형 선정 / 분석모형 정의 / 분석모형 구축 절차 / 실전 문제
[2절] 분석 환경 구축
분석 도구 선정 / 데이터 분할 / 실전 문제
제2장 통계 분석기법
[1절] 회귀분석
회귀분석의 개념
단순선형회귀 (1)
단순선형회귀 (2)
다중선형회귀
정규화 선형 회귀 / 회귀분석의 영향력 진단
실전 문제
[2절] 범주형 자료 분석
범주형 자료 분석 / 분할표 분석 (1)
분할표 분석 (2)
분할표 분석 (3) / 실전 문제
[3절] 다차원 척도법
[4절] 다변량 분석
주성분분석
요인분석
판별분석
실전 문제
[5절] 시계열 분석
시계열 자료
정상성
시계열 자료 분석 방법
시계열 모형 (1)
시계열 모형 (2) / 실전 문제
[6절] 비모수 통계
비모수 통계 (1)
비모수 통계 (2)
비모수 통계 (3)
비모수 통계 (4) / 실전 문제
제3장 정형 데이터 분석기법
[1절] 분류분석
로지스틱 회귀분석 (1)
로지스틱 회귀분석 (2)
로지스틱 회귀분석 (3)
로지스틱 회귀분석 (4) / 실전 문제
의사결정 나무 (1)
의사결정 나무 (2) / 실전 문제
서포트 벡터 머신 / 실전 문제
k-최근접 이웃 알고리즘 / 실전 문제
나이브 베이즈 분류 (1)
앙상블 (1)
앙상블 (2)
앙상블 (3) / 실전 문제
[2절] 연관 분석
연관분석 (1)
연관분석 (2) / 실전 문제
[3절] 군집분석
군집분석 (1)
군집분석 (2) / 실전 문제
군집분석 (3) / 실전 문제
군집분석 (4)
군집분석 (5) / 실전 문제
제4장 딥러닝
[1절] 딥러닝의 개요
딥러닝의 개요
[2절] 인공신경망
ANN (1)
ANN (2)
ANN (3) / 실전 문제
[3절] 심층신경망
DNN / 실전 문제
[4절] 합성곱신경망
CNN (1)
CNN (2) / 실전 문제
[5절] 순환신경망
RNN / 실전 문제
[6절] LSTM
LSTM (1)
LSTM (2) / 실전 문제
최신 출제 포인트
제5장 비정형 데이터 분석기법
[1절] 비정형 데이터
비정형 데이터
[2절] 텍스트 마이닝
텍스트 마이닝
[3절] 사회연결망 분석
사회연결망 분석 / 실전 문제
제1장 분석모형 평가 및 개선
[1절] 분석모형 평가
성능 평가 지표 (1)
성능 평가 지표 (2)
성능 평가 지표 (3)
성능 평가 지표 (4)
성능 평가 지표 (5)
성능 평가 지표 (6)
분석모형 진단
교차 검증 (1)
교차 검증 (2)
모수 유의성 검정
적합도 검정 / 실전 문제
[2절] 분석모형 개선
과대적합 방지 (1)
과대적합 방지 (2)
과대적합 방지 (3)
과대적합 방지 (4) / 실전 문제
매개변수 최적화 (1)
매개변수 최적화 (2)
매개변수 최적화 (3)
매개변수 최적화 (4)
분석모형 융합 / 실전 문제
제2장 분석결과 해석 및 활용
[1절] 분석결과 해석
분석모형 해석 (1)
분석모형 해석 (2)
비즈니스 기여도 평가 / 실전 문제
[2절] 분석결과 시각화
시공간 시각화 / 관계시각화
비교 시각화 / 인포그래픽 / 실전 문제
[3절] 분석결과 활용
분석모형 전개
분석결과 활용 시나리오 개발 (1)
분석결과 활용 시나리오 개발 (2)
분석결과 보고서 작성 / 분석모형 모니터링
분석모형 리모델링 / 실전 문제
