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과정소개
평가항목
학습내용
수강후기

교재소개

2025 빅데이터분석기사 필기 한권완성: 출판사 : 예문에듀; 저자 : 최예신, 권태협, 박진원, 이경숙, 이승헌 저 외 1명; 내용 : 전략적인 이론 학습을 위한 학습 요소로 핵심 이론 정복
체계적인 복습으로 완성하는 초단기 합격; 별도 구매하기

학습개요

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.

학습목표

실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.

단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.

학습대상

데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인

빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자

평가기준

평가기준
	진도	진행단계평가	최종평가	과제	토론	총점
배점	-	-	100%	-	-	-
수료기준	80%이상 필수	-	필수	-	-	60점이상

· 수료 기준: 진도율 80% 이상 충족 / 평가별 합산점수 총점 60점 이상
※ 평가 항목이나 반영 비율은 과정마다 상이할 수 있으니 신청하신 과정의 ‘평가기준’을 꼭 확인해주세요!

학습내용

1. 빅데이터 분석 개요(1)

2. 빅데이터 분석 개요(2)

3. 빅데이터 개요 및 활용

4. 빅데이터 기술 및 제도(1)

5. 빅데이터 기술 및 제도(2)

6. 빅데이터 기술 및 제도(3)

7. 분석방안 수립(1)

8. 분석방안 수립(2)

9. 분석방안 수립(3)

10. 분석방안 수립(4)

11. 분석작업 계획

12. 데이터 수집 및 전환(1)

13. 데이터 수집 및 전환(2)

14. 데이터 적재 및 저장

15. 통계기본

16. 데이터 전처리

17. 분석변수 처리(1)

18. 분석변수 처리(2)

19. 분석변수 처리(3)

20. 분석변수 처리(4)

21. 데이터 탐색 기초(1)

22. 데이터 탐색 기초(2)

23. 데이터 탐색 기초(3)

24. 고급 데이터 탐색

25. 기술통계(1)

26. 기술통계(2)

27. 기술통계(3)

28. 추론통계(1)

29. 추론통계(2)

30. 분석 절차 수립 및 환경구축

31. 회기분석

32. 로지스틱 회귀분석

33. 의사결정나무 분석

34. 인공신경망 분석

35. 서포트벡터머신, 연관성분석

36. 군집 분석

37. 범주형 자료분석(1)

38. 범주형 자료분석(2)

39. 다변량 분석(1)

40. 다변량 분석(2)

41. 시계열 분석(1)

42. 시계열 분석(2)

43. 베이지안 기법

44. 딥러닝 분석(1)

45. 딥러닝 분석(2)

46. 딥러닝 분석(3)

47. 비정형 데이터 분석(1)

48. 비정형 데이터 분석(2)

49. 앙상블 분석 (1)

50. 앙상블 분석 (2)

51. 비모수 통계 (1)

52. 비모수 통계 (2)

53. 평가지표(1)

54. 평가지표(2)

55. 분석 모형 진단, 교차검증

56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정

57. 과대적합 방지

58. 매개변수 최적화

59. 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정

60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가

61. 시각화 개요, 시간 시각화

62. 공간 시각화, 관계 시각화

63. 비교 시각화, 인포그래픽

64. 분석 결과 활용

수강후기

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