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2023 빅데이터 분석기사 필기

Python · 초급

코딩엑스

레슨 59개 · 60일 수강

동영상 59개 · 39시간 37분

수강생 11명

판매가
199,000원

3개월 할부시
월 66,333원

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소개

커리큘럼

강사

수료증

리뷰

질문답변

선수지식

- 빅데이터 분석기사 합격을 위한 의지만 있다면 최고의 학습 효율로 이끌어드립니다.
- 코딩이 처음이여도 핵심만 쉽게 풀어내어 비전공자도 단기 합격을 노릴 수 있습니다.

무엇을 배울 수 있나요?

- 빅데이터 분석기사 필기 완벽대비

누가 들으면 좋나요?

- 빅데이터 분석기사 자격증을 취득하고 싶은 학습자
- 비전공자이지만 자격증도 따고 IT 역량도 키우고 싶은 학습자
- 빅데이터 분야로 개발역량을 확장하고 싶은 직장인

강사 소개
- 윤소영 강사님은 25년간 SW 강의를 진행해온 빅데이터 전문 강사입니다.
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클래스 소개

커리큘럼

레슨 59개, 수강기간 60일

1. 1과목-빅데이터 분석기획

레슨 14개

1-1 빅데이터의 특징

맛보기 43:56

1-2 빅데이터의 가치, 빅데이터 활용기법, 빅데이터의 영향

맛보기 51:22

1-3 분석과 전략 인사이트, 공공 데이터, 빅데이터 조직 및 인력

49:35

1-4 최근의 사회경제적 환경의 변화, 빅데이터 조직 구조, 빅데이터 플랫폼

48:24

1-5 클라우드 컴퓨팅 서비스, 빅데이터와 인공지능, 개인정보법과 제도

51:27

1-6 개인정보 활용, 분석 로드맵, 분석 기획이해

51:07

1-7 분석 주제 유형 4가지, 분석 기획, 분석 과제 도출 방법 1/2

48:09

1-8 분석 과제 도출 방법 2/2, 분석 마스터 플랜, 거버넌스

52:40

1-9 분석 수준 진단, 분석 작업 계획 - 분석 기획 단계의 Task

48:27

1-10 데이터 준비 단계, 데이터 분석 단계, KDD, CRISP-DM 분석 방법론

48:20

1-11 데이터 수집, 데이터 유형 분류, 빅데이터 수집 기술

61:23

1-12 데이터 유형, 데이터 속성, 데이터 변환

39:13

1-13 데이터 품질 지표, 품질 진단, 데이터 적제, 데이터 저장

49:58

1-14 분산 파일 시스템 - GFS, HDFS), 기업 내부 데이터베이스 솔루션

49:21

2. 2과목-빅데이터 탐색

레슨 14개

2-1 데이터 정제- 이상값 처리

51:42

2-2 변수 선택, 차원 축소 기법 (주성분 분석 1/2)

51:37

2-3 주성분 분석 2/2, 요인분석, 다차원 척도법, 파생 변수, 변수 변환

53:05

2-4 Encoding, 불균형 데이터 처리

47:06

2-5 탐색적 데이터 분석, 상관 관계 분석

50:29

2-6 시각적 데이터 탐색

51:13

2-7 중심경향 통계량, 산포도

49:03

2-8 확률분포

54:23

2-9 확률변수, 이산형 확률분포, 연속형 확률분포 1/2

46:08

2-10 연속형 확률분포 2/2, 표본분포 1/2

51:53

2-11 표본분포 2/2, 점추정, 구간 추정

51:47

2-12 분포표 사용법

50:18

2-13 가설검정(가설종류 ~ 신뢰수준, 기각역, 유의수준)

56:00

2-14 가설검정(검정통계량) ~ 분석 방법 선정(데이터마이닝, 기계학습)

43:08

3. 3과목-빅데이터모델링

레슨 11개

3-1 통계기반 분석 모형, 분석 모형 구축 절차, 데이터 분할(홀드아웃, 교차검증, 붓스트랩)

맛보기 50:44

3-2 회귀모형의 종류, 가정, 그래프 분석, 정규성 검정, 회귀모형 해석 1/2

55:31

3-3 회귀모형 해석 2/2, 과적합, Ridge, Lasso, Elastic Net, 설명 변수 선택

49:32

3-4 로지스틱 회귀

52:34

3-5 의사결정나무, SVM, 앙상블(Bagging, Boosting)

49:50

3-6 앙상블(랜덤포레스트), 인공신경망 1/2

47:11

3-7 인공신경망 2/2 (기울기 소실, 신경망 활성화 함수, 손실함수), 딥러닝 개요, CNN 1/2

69:08

3-8 CNN 2/2 (Padding ~ ), RNN, 군집 분석, 연관 분석

51:24

3-9 모수적, 비모수적 추론 개요, 모수적 추론의 종류

52:07

3-10 가설 검정 로드맵, 비모수적 추론의 종류

51:29

3-11 다변량 분석(시계열 모형)

41:41

4. 4과목-결과해석

레슨 2개

4-1 베이지안 기법, 텍스트 마이닝, SNA 안내, 회귀모형 평가지표

67:02

4-2 분류모형 평가지표, parameter, hyper-parameter

49:00

5. 추가영상 (3과목)

레슨 14개

5-1 계층적군집 종류 덴드로그램 거리

18:19

5-2 계층적 군집의 이해

14:30

5-3 군집분석의 종류

8:15

5-4 다변량분석

3:11

5-5 모수 추론

32:08

5-6 베이지안 분석R

24:37

5-7 베이지안 분석 문제풀이

10:36

5-8 비계층적 군집 (2문제)

18:37

5-9 비계층적 군집 (4문제)

19:03

5-10 비정형 데이터 분석

23:04

5-11 시계열 문제풀이

7:33

5-12 시계열 분석

12:52

5-13 연관분석

21:46

5-14 ACF_PCAF_시계열패턴

16:57

6. 추가영상 (4과목)

레슨 4개

6-1 분류모형 문제풀이 P1

17:11

6-2 분류모형 문제풀이 P2

17:45

6-3 시각화 1

7:59

6-4 시각화 2

14:26

최근 업데이트 날짜 2024.09.03 17:13

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