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빅데이터 분석기사 온라인 전체
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빅데이터 분석기사 온라인 전체
강의구성 56차시
수강기간 180일
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강의소개 ITPE 서비스를 통해 오프라인/온라인 국내 1위 교육 서비스들입니다. 각 동영상, 오프라인 강의품질을 보증합니다.

강의소개

★★★ 국내 최강의 빅데이터 분석기사 자격증 온라인과정 입니다. ★★★

강의 교재 PDF로 모두 첨부되어 있습니다.

동영상 보고, 합격하는 프로젝트입니다. 

 

※ 강사소개 : 안수현기술사

 

※ 주요경력 : 빅데이터 및 IT분야, 15년 경력, 광고분석  AI 프로젝트 관리, 
                   의료 데이터 및 보험 데이터 분석, 한이음 멘토, NIPA, IITP 평가위원, NCS(국가직무능력 표준) 검토위원 
                   연세대학교 인공지능 석사 졸업 

※ 전문분야 : 대기업 IT의 빅데이터 및 아키텍트 전문가

 

※ 보유자격 : 정보관리기술사, 빅데이터 분석기사

 

※ 강사소개 : 서명원기술사

 

※ 주요경력 : 빅데이터 및 IT분야, 15년 경력, G-ERP 물류 라우팅 빅데이터 분석 프로젝트 총괄, 

                   한이음, 스마트해상물류 멘토, NIPA, NIA, KISA, IITP 평가위원, 

                   NCS(국가직무능력 표준) 검토위원, TOPCIT 출제 위원 

※ 전문분야 : 대기업 IT의 빅데이터 및 아키텍트 전문가

 

※ 보유자격 : 정보관리기술사, 빅데이터 분석기사

 

 

과목주요 항목세부 항목상세
 1과목 
 빅데이터 분석 기획		 I.빅데이터의 이해 1.빅데이터 개요 및  활용 1) 빅데이터의 특징
 2) 빅데이터의 가치
 3) 데이터 산업의 이해
 4) 빅데이터 조직 및 인력
 2. 빅데이터 기술 및  제도 1) 빅데이터 플랫폼
 2) 빅데이터와 인공지능
 3) 개인정보 법·제도
 4) 개인정보 활용
 3. 빅데이터의 이해 기출문제 1) 기출풀이
 II.데이터 분석 계획 1. 분석방안수립 1) 분석 로드맵 설정
 2) 분석 문제 정의
 3) 데이터 분석 방안
 2. 분석 작업 계획 1) 데이터 확보 계획
 2) 분석 절차 및 작업 계획
 III. 데이터 수집 및  저장 계획 1. 데이터 수집 및 전환 1) 데이터 수집
 2) 데이터 유형 및 속성  파악
 3) 데이터 변환
 4) 데이터 비식별화
 5) 데이터 품질 검증
 2. 데이터 적재 및 저장 1) 데이터 적재
 2) 데이터 저장
 2과목 
 빅데이터 탐색		 I. 데이터 전처리 1. 데이터 정제 1) 데이터 정제
 2) 데이터 결측 값 처리
 3) 데이터 이상 값 처리
 2. 분석 변수 처리 1) 변수 선택
 2) 차원 축소
 3) 파생변수 생성
 4) 변수 변환
 5) 불균형 데이터 처리
 II. 데이터 탐색 1. 데이터 탐색 기초 1) 데이터 탐색 개요
 2) 상관 관계 분석
 3) 기초 통계량 추출 및 이해
 4) 시각적 데이터 탐색
 2. 고급 데이터 탐색 1) 시공간 데이터 탐색
 2) 다변량 데이터 탐색
 3) 비정형 데이터 탐색
 III. 통계기법 이해 1. 기술 통계 1) 데이터 요약
 2) 표본 추출
 3) 확률 분포
 4) 표본 분포
 2. 추론 통계 1) 점 추정
 2) 구간 추정
 3) 가설 검정
 3과목 
 빅데이터 모델링		 I. 분석모형 설계 1. 분석 절차 수립 1) 분석 모형 선정
 2) 분석 모형 정의
 3) 분석 모형 구축 절차
 2. 분석 환경 구축 1) 분석 도구 선정
 2) 데이터 분할
 II. 분석기법 적용 1. 분석 기법 1) 회귀 분석
 2) 로지스틱 회귀 분석
 3) 의사결정나무
 4) 인공신경망
 5) 서포트 벡터 머신
 6) 연관성 분석
 7) 군집 분석
 2. 고급 분석 기법 1) 범주형 자료 분석
 2) 다변량 분석
 3) 시계열 분석
 4) 베이지안 기법
 5) 딥러닝 분석
 6) 비정형 데이터 분석
 7) 앙상블 분석
 8) 비모수 통계
 4과목 
 빅데이터 결과해석		 I. 분석 모형 평가 및  개선 1. 분석 모형 평가 1) 평가 지표
 2) 분석모형 진단
 3) 교차 검증
 4) 모수 유의성 검정
 5) 적합도 검정
 2. 분석 모형 개선 1) 과대 적합 방지
 2) 매개 변수 최적화
 3) 분석 모형 융합
 4) 최종 모형 선정
 II. 분석 결과 해석 및  활용 1. 분석 결과 해석 1) 분석 모형 해석
 2) 비즈니스 기여도 평가
 2. 분석결과 시각화 1) 시공간 시각화
 2) 관계 시각화
 3) 비교 시각화
 4) 인포그래픽
 3. 분석결과 활용 1) 분석 모형 전개
 2) 분석 결과 활용 시나리오  개발
 3) 분석 모형 모니터링
 4) 분석 모형 리모델링

 

 

학습 목표

커리큘럼 이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다.

01-분석기획
1차시 1.1.1(1) [빅데이터 개요 및 활용] - 빅데이터의 특징 28분
2차시 1.1.1(2-4) [빅데이터 개요 및 활용] - 빅데이터의 가치_데이터산업의 이해_빅데이터 조직 및 인력 31분
3차시 1.1.2(1-3) [빅데이터 기술 및 제도]-빅데이터 플랫폼_빅데이터와 인공지능_개인정보_법_제도 34분
4차시 1.1.2(4) [빅데이터 기술 및 제도]-개인정보_활용 25분
5차시 1.1.3 [빅데이터의 이해 기출문제]-기출풀이 22분
6차시 1.2.1(1) [분석 방안 수립] - 분석 로드맵 설정 17분
7차시 1.2.1(2) [분석 방안 수립] - 분석 문제 정의 24분
8차시 1.2.1(3) [분석 방안 수립] - 데이터 분석 방안 27분
9차시 1.2.2(1-2) [분석 작업 계획] - 데이터 확보 계획_분석 절차 및 작업계획 26분
10차시 1.2.3 [데이터 분석 계획 기출문제] - 기출문제 13분
11차시 1.3.1(1-4) [데이터 수집 및 전환] - 데이터 수집_데이터 속성 및 유형 파악_데이터 변환_데이터 비식별화 25분
12차시 1.3.1(5) [데이터 수집 및 전환] - 데이터 품질 검증 16분
13차시 1.3.2(1) [데이터 적재 및 저장] - 데이터 적재 11분
14차시 1.3.2(2) [데이터 적재 및 저장] - 데이터 저장 32분
15차시 1.3.3 [데이터 수집 및 저장 계획 기출문제] - 기출풀이 3분
02.빅데이터 탐색
16차시 2.1.1(1) [데이터 정제] - 데이터 정제 12분
17차시 2.1.1(2-3) [데이터 정제] - 데이터 결측 값 처리_데이터 이상 값 처리 20분
18차시 2.1.2(1) [분석 변수 처리] - 변수 선택 15분
19차시 2.1.2(2) [분석 변수 처리] - 차원 축소 15분
20차시 2.1.2(3-5) [분석 변수 처리] - 파생 변수 생성_변수 변환_불균형 처리 16분
21차시 2.1.3 [데이터 전처리 기출문제] - 기출풀이 17분
22차시 2.2.1(1-2) [데이터 탐색 기초] - 데이터 탐색 개요_상관관계 분석 13분
23차시 2.2.1(3) [데이터 탐색 기초] - 기초 통계량 추출 및 이해 13분
24차시 2.2.1(4) [데이터 탐색 기초] - 시각적 데이터 탐색 13분
25차시 2.2.2(1-2) [고급 데이터 탐색] - 시공간_다변량 데이터 탐색 8분
26차시 2.2.2(3) [고급 데이터 탐색] - 비정형 데이터 탐색 18분
27차시 2.2.3 [데이터 탐색 기출문제] - 기출풀이 9분
28차시 2.3.1(1-2) [기술 통계] - 데이터 요약_표본 추출 17분
29차시 2.3.1(3-4) [기술 통계] - 확률 분포_표본 분포 25분
30차시 2.3.2(1) [추론 통계] - 점 추정 14분
31차시 2.3.2(2) [추론 통계] - 구간 추정 29분
32차시 2.3.2(3) [추론 통계] - 가설 검정 21분
33차시 2.3.3 [통계기법 이해 기출문제] - 기출풀이 25분
03.빅데이터 모델링
34차시 3.1.1 [분석 절차 수립] - 분석 모형 선정 27분
35차시 3.1.2 [분석 절차 수립] - 분석 환경 구축 17분
36차시 3.1.3 [분석 절차 수립 기출문제] - 기출 풀이 18분
37차시 3.2.1(1) [분석 기법] - 회귀 분석 41분
38차시 3.2.1(2-4) [분석 기법] - 로지스틱 회귀 분석_의사 결정 트리_인공 신경망 48분
39차시 3.2.1(5-7) [분석 기법] - 서포트 벡터 머신_연관성 분석_군집 분석 41분
40차시 3.2.1(8) [분석 기법] - 기출풀이 24분
41차시 3.2.2(1-4) [고급 분석 기법] - 범주형 자료 분석_다변량 분석_시계열 분석_베이지안 기법 39분
42차시 3.2.2(5) [고급 분석 기법] - 딥러닝분석 29분
43차시 3.2.2(6-8) [고급 분석 기법] - 비정형 데이터 분석_앙상블 분석_비모수 통계 14분
44차시 3.2.2(9) [고급 분석 기법] - 기출풀이 14분
04-빅데이터 결과해석
45차시 4.1.1(1)(1) [분석 모형 평가] - 평가 지표 (회귀 모형 평가지표) 20분
46차시 4.1.1(1)(2) [분석 모형 평가] - 평가지표(분류_비지도) 21분
47차시 4.1.1(1)(3) [분석 모형 평가] - 기출풀이 25분
48차시 4.1.1(2-5)(1)[분석 모형 평가] - 분석 모형 진단_교차 검증_모수 유의성 검정_적합도 검정 31분
49차시 4.1.1(2-5)(2)[분석 모형 평가] - 기출풀이 13분
50차시 4.1.2(1-2)(1) [분석 모형 개선] - 과대 적합 방지_매개 변수 최적화 25분
51차시 4.1.2(1-2)(2) [분석 모형 개선] - 문제 1 17분
52차시 4.1.2(3-4) [분석 모형 개선] - 분석 모형 융합_최종 모형 선정 16분
53차시 4.2.1(1-2) [분석 결과 해석] - 분석 모형 해석_비즈니스 기여도 평가 22분
54차시 4.2.2(1-4)(1) [분석 결과 시각화] - 시공간_관계_비교_인포그래픽 23분
55차시 4.2.2(1-4)(2) [분석 결과 시각화] - 기출풀이 11분
56차시 4.2.3(1-4) [분석 결과 활용] - 활용 및 문제풀이 11분