[핵집]빅데이터분석기사(필기)

네트워크·프로그래밍

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학습수강후기

( 9건 )

모든 과정이 잘 요약되어 좋았습니다.
핵심개념만 잘 정리한 액기스 강의였습니다!
이번에 좋은 기회를 통해 수강을 하게 되어서 기쁘네요. 주말을 이용해서 어려운 상황에서 하게 되었는데요. 좋은 강사님과 교재 퀄리티로 좋은 수강 하게 되어서 좋습니다. 감사합니다. 사랑합니다. 수강함이 기쁨입니다!! ^^
강사별로 강연력 차이가 있고 핵집 풀이 방식이 조금 달라서 이런 부분 서로 맞춰주셨음 합니다. 많은 지식과 정보를 제공하려는 강사, 현장에서 어떻게 쓰이는지도 설명해주는 강사, 시험에 많이 나오는 내용을 강조하는 강사, 사례를 많이 들어주는 강사 등 차이가 있었는데요. 이런 점도 강사분들이 협의해서 장점을 살리고 단점을 줄이는 방식으로 조정했음 합니다. 간혹 교재에서 사용된 개념과 문제풀이의 지문이 다른 경우 혼란스러웠는데요. 국가고시 당일 같은 문제가 발생할 경우 매우 당혹스러울 것 같아서요. 이런 점도 고려해주시고요. 챕터별로 난이도 차이가 컸는데 개인 역량탓인지 다른 이유가 있는지 잘 모르겠습니다. 하지만 대체적으로 과정이나 독려, 시스템 상당히 만족스럽습니다. 고맙습니다.

과정분류

NCS직무분류 : (20010105) 빅데이터분석강의더보기>
관련 자격증 : 빅데이터분석기사

수료기준

진도80%이상, 시험2회

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내일배움카드(근로자): ※ 취성패, 고용위기지역, 근로장려금 등 포함

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※ 기업규모별 지원금 안내

중소기업: 원 / 중견기업: 원 / 대기업: 원

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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 수강포기 시 패널티

훈련수강 중 수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.

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)