[핵집]빅데이터분석기사(필기)

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총 학습일:420일 | 학습시간:65시간 | 난이도:초급 | 강사:이경숙외 4명 | 강의금액:193,050원 | 교재:없음
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과정분류
  • NCS직무분류 : (20010105) 빅데이터 분석강의더보기>
  • 관련 자격증 : 빅데이터분석기사
수료기준
진도80%이상, 시험2회
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※ 취성패, 고용위기지역, 근로장려금 등 포함
 
 
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    강의목표

    - 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있습니다.
    - 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있습니다.

    강의내용

    - 빅데이터 분석 개요에 대해 학습합니다.
    - 빅데이터 개요 및 활용에 대해 학습합니다.
    - 빅데이터 기술 및 제도에 대해 학습합니다.

    학습대상

    - 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
    - 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자

    추가정보

    학습방법 : HTML5
    학습정원 : 150명

    근로자 직업능력개발훈련 미수료 또는 수강포기 시 패널티 (2020.01.01 개정)

    훈련수강 중 미수료 또는 수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.
    미수료 또는 수강포기 횟수 1회 2회 3회 이상
    지원한도액 차감 20만원 50만원 100만원

    학습목차

    [핵집]빅데이터분석기사(필기)
    1. 빅데이터 분석 개요(1)24 분
    2. 빅데이터 분석 개요(2)26 분
    3. 빅데이터 개요 및 활용29 분
    4. 빅데이터 기술 및 제도(1)27 분
    5. 빅데이터 기술 및 제도(2)27 분
    6. 빅데이터 기술 및 제도(3)28 분
    7. 분석방안 수립(1)26 분
    8. 분석방안 수립(2)26 분
    9. 분석방안 수립(3)27 분
    10.분석방안 수립(4)27 분
    11.분석작업 계획29 분
    12.데이터 수집 및 전환(1)24 분
    13.데이터 수집 및 전환(2)25 분
    14.데이터 적재 및 저장29 분
    15.통계 이해27 분
    16.데이터 전처리28 분
    17.분석변수 처리(1)25 분
    18.분석변수 처리(2)24 분
    19.분석변수 처리(3)26 분
    20.분석변수 처리(4)22 분
    21.데이터 탐색 기초(1)23 분
    22.데이터 탐색 기초(2)23 분
    23.데이터 탐색 기초(3)27 분
    24.고급 데이터 탐색22 분
    25.기술 통계(1)24 분
    26.기술 통계(2)26 분
    27.기술 통계(3)24 분
    28.추론 통계(1)27 분
    29.추론 통계(2)24 분
    30.분석 절차 수립 및 환경구축27 분
    31.회귀분석25 분
    32.로지스틱 회귀분석22 분
    33.의사결정나무 분석26 분
    34.인공신경망 분석25 분
    35.서포트벡터머신, 연관성분석26 분
    36.군집 분석28 분
    37.범주형 자료분석(1)30 분
    38.범주형 자료분석(2)26 분
    39.다변량 분석(1)26 분
    40.다변량 분석(2)25 분
    41.시계열 분석(1)27 분
    42.시계열 분석(2)21 분
    43.베이지안 기법25 분
    44.딥러닝 분석(1)27 분
    45.딥러닝 분석(2)23 분
    46.딥러닝 분석(3)26 분
    47.비정형 데이터 분석(1)28 분
    48.비정형 데이터 분석(2)24 분
    49.앙상블 분석 (1)31 분
    50.앙상블 분석 (2)27 분
    51.비모수 통계 (1)26 분
    52.비모수 통계 (2)26 분
    53.평가 지표(1)24 분
    54.평가 지표(2)23 분
    55.분석 모형 진단, 교차 검증23 분
    56.모수 유의성 검정, 적합도 검정25 분
    57.과대적합 방지24 분
    58.매개변수 최적화23 분
    59.분석 모형 융합, 최종 모형 선정25 분
    60.분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가25 분
    61.시각화 개요, 시간 시각화26 분
    62.공간 시각화, 관계 시각화24 분
    63.비교 시각화, 인포그래픽24 분
    64.분석 결과 활용26 분

    강사소개

    강사명 최예신
    약력
    [경력]
    현) 철강협회, 디지털융합진흥원 / AI, 빅데이터 강의
    현) 기업기술지도 (KOTERA)
    전) LG CNS 빅데이터 사업 및 기술 전문위원

    [학력]
    - 정보처리기술사
    - 산업정보 전공
    저서
    - 빅데이터 분석기사 필기 한권완성(예문사)
    - 온톨로지 공학: 차세대 웹과 지식 처리의 핵심 기술
    - Handbook of Terminology(한국문화사)
    강사명 권태협
    약력
    [경력]
    현) LG CNS 빅데이터 프로젝트 PM

    [학력]
    - 환경생태공학 전공
    저서
    - 빅데이터 분석기사 필기 한권완성(예문사)
    강사명 박진원
    약력
    [경력]
    현) LG CNS 데이터사이언티스트

    [학력]
    - 통계학 전공
    저서
    - 빅데이터 분석기사 필기 한권완성(예문사)
    강사명 김주현
    약력
    [경력]
    현) LG CNS 데이터사이언티스트
    강의) 청소년 IT 기부(370시간 강의)

    [학력]
    - 소프트웨어학 전공
    저서
    - 빅데이터 분석기사 필기 한권완성(예문사)
    강사명 이경숙
    약력
    [경력]
    현) LG CNS 데이터사이언티스트

    [학력]
    - 산업정보 전공

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