설명
<ADsP 단기 패스_30일>은 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격증을 준비하기 위해 모든 과목들을 수강기간 30일동안 무제한 수강할 수 있도록 강좌를 구성하였습니다. 통계에 관한 지식이 없거나 데이터 분석에 관한 지식이 없는 사람들도 전체 과목을 한번씩 점검하면서 데이터 분석 준전문가 과정의 내용에 소홀함이 없이 모든 강의를 들을 수 있도록 구성하였습니다.
<ADsP 단기 패스_30일>은 1과목 데이터 이해, 2과목 데이터 분석 기획 그리고 3과목의 1장 데이터분석 개요, 2장 R 프로그래밍 기초, 3장 통계분석, 4장 데이터마트, 5장 정형 데이터마이닝에 대한 학습이 이루어집니다.
<ADsP 단기 패스_30일>은 환급이 적용되지 않는 상품입니다.
Curriculum
완벽한 합격을 위한 커리큘럼
비전공자, 노베이스도 쉽게 따라올 수 있는 체계적인 커리큘럼!
출제포인트, 출제경향 분석으로 완벽한 실전대비가 가능합니다.
출제포인트, 출제경향 분석으로 완벽한 실전대비가 가능합니다.
제1장 데이터의 이해
[제1절] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1)
[제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1)
[제3절] 데이터베이스 활용 (2)
예상문제 및 정리하기
제2장 데이터의 가치와 미래
[제1절] 빅데이터의 이해 (1)
[제1절] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향
[제3절] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안
예상문제 및 정리하기
제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
[제1절] 빅데이터 분석과 전략 인사이트
[제2절] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
예상문제 및 정리하기
제1장 데이터 분석 기획의 이해
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1)
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1)
[제2절] 분석방법론 (2)
[제2절] 분석방법론 (3)
[제2절] 분석방법론 (4)
[제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기
[제3절] 분석 과제 발굴 (1)
[제3절] 분석 과제 발굴 (2)
[제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기
제2장 분석 마스터 플랜
[제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1)
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기
제1절 데이터 분석 기법의 이해
데이터 분석 기법의 이해 (1)
데이터 분석 기법의 이해 (2)
제1절 R소개
R소개
R 특징 및 설치
R studio / R 기반의 작업환경
제2-1절 R기초 (1)
R 시작하기
패키지 / 파일
배치모드 / R 실습 / 예상문제 및 정리하기
제2-2절 R기초 (2)
출력 / R 실습
변수할당 및 삭제 / R 실습
기본 통계량 / R 실습
프로그래밍시 자주하는 실수 / 예상문제 및 정리하기
제3절 입력과 출력
데이터 입력과 출력 (1) / R 실습 (1)
데이터 입력과 출력 (2) / R 실습 (2)
CSV / 웹데이터 / 복잡한 데이터 읽기
제4-1절 데이터 구조와 데이터 프레임 (1)
데이터 구조 (1) / R 실습 (1)
데이터 구조 (2) / R 실습 (2)
R 실습 (3) / 예상문제 및 정리하기
제4-2절 데이터 구조와 데이터 프레임 (2)
데이터프레임 다루기 (1) / R 실습 (1)
데이터프레임 다루기 (2) / R 실습 (2)
데이터 병합 / R 실습 / 데이터 구조 변경 / 예상문제 및 정리하기
제5절 데이터 변형
데이터 변형 / R 실습
문자열 및 날짜 다루기 / R 실습 / 예상문제
제1절 데이터 변경 및 요약
R reshape를 이용한 데이터 마트 개발
reshape 패키지 실습
sqldf / plyr / data.table 패키지 실습
제2절 데이터 가공
데이터 가공 / 변수 중요도
변수 구간화 / R 실습
제3절 기초 분석 및 데이터 관리
결측값 처리
R을 활용한 결측값 처리
이상값 처리
R을 활용한 이상값 처리 / 예상문제 및 정리하기
제1절 통계분석의 이해
통계 / 통계자료의 획득방법
통계분석 / 확률
이산형 확률분포
연속형 확률분포
추정
가설검정
비모수검정 / 예상문제 및 정리하기
제2절 기초 통계 분석
기술통계 (1)
기술통계 (2)
인과관계
상관분석
R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기
제3절 회귀분석
회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1)
단순선형회귀분석 (2)
단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1)
다중선형회귀분석 (2)
최적회귀방정식
R을 활용환 회귀분석
R을 활용한 최적회귀방정식
예상문제 및 정리하기
로지스틱 회귀분석
제4절 시계열 분석
시계열 자료 / 정상성
시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법)
시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열)
R을 활용한 시계열 분석 (1)
R을 활용한 시계열 분석 (2)
예상문제 및 정리하기
제5절 다차원 척도법
다차원 척도법
제6절 주성분분석
주성분 분석
R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기
제1절 데이터 마이닝의 개요
데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법
데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석
성과분석 / 예상문제 및 정리하기
제2절 분류분석
분류분석 / 의사결정나무 (1)
의사결정나무 (2)
분리규칙 / 의사결정나무 (3)
R을를 활용한 분류분석
예상문제 및 정리하기
제3절 앙상블분석
앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트)
R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기
제4절 인공신경망 분석
인공신경망 (1)
인공신경망 (2)
인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항
R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기
제5절 군집분석
군집분석 / 계층적 군집방법 (1)
계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법
혼합 분포 군집 / SOM
R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기
제6절 연관분석
연관규칙
최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1)
R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기
