[핵집]빅데이터분석기사(필기)

네트워크·프로그래밍

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학습수강후기

( 6건 )

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!! ^^
내일배움카드 국비 지원과정으로 수강하여 빅데이터분석기사 필기 합격(예비)하였습니다.
빅데이터 분석 기사를 따고 싶어 수강하게 되었습니다. 오래전에 배웠던 내용이고 정리안된 내용이지만 새로운 도전을 위해 시작하였으며 하나하나 알아가며 재미를 느꼈습니다. 빅데이터 분석기사 반드시 내껄로 만들겠습니다.

과정분류

NCS직무분류 : (20010105) 빅데이터 분석강의더보기>
관련 자격증 : 빅데이터분석기사

수료기준

진도80%이상, 시험2회

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

사업주지원:

평생교육바우처:

학습기간

학습일정보기

※ 기업규모별 환급비 안내

중소기업: 원 / 중견기업: 원 / 대기업: 원

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위시리스트

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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)