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빅데이터분석기사 종합
과정소개
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수강안내
※ 정규학습일수는 180일입니다.
※ 교재는 [2022 공개적 교재 - 빅데이터분석기사 필기&실기] 로 진행됩니다.
※ 강의 세부 목차는 추후 변경될 수 있습니다.
■ 교환.환불규정 ■
1) 결제 후 7일 이내, 이용한 강좌 없을 경우: 전액 환불
2) 결제 후 7일 초과 ~ 수강기간 1/2 이하
- 이용한 강좌가 없을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불
- 이용한 강좌가 있을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불
3) 수강기간 1/2 초과: 환불 불가
*산출기준 예시: 수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000원/20강=7,500원(1강좌)로 산출
※ 유의사항
- 수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.
- 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은, 수강기간에 포함되지 않습니다.
- 환불금액은 결제한 금액 기준이며, 결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다.
※ 교재는 [2022 공개적 교재 - 빅데이터분석기사 필기&실기] 로 진행됩니다.
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수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 빅테이터분석기사 필기 : 1부 분석기획-빅데이터의 특징과 가치 |
| 2차시 | 1부 분석기획-빅데이터 산업과 조직인력 |
| 3차시 | 1부 분석기획-빅데이터 플랫폼 |
| 4차시 | 1부 분석기획-빅데이터와 인공지능 |
| 5차시 | 1부 분석기획-개인정보 법·제도와 활용 |
| 6차시 | 1부 분석기획-분석 로드맵 설정과 문제 정의 |
| 7차시 | 1부 분석기획-데이터 분석 방안 |
| 8차시 | 1부 분석기획-데이터 확보 계획 및 분석 절차와 작업 계획 |
| 9차시 | 1부 분석기획-데이터 수집 |
| 10차시 | 1부 분석기획-데이터 유형 및 속성 파악 |
| 11차시 | 1부 분석기획-데이터 변환 |
| 12차시 | 1부 분석기획-데이터 비식별화 |
| 13차시 | 1부 분석기획-데이터 품질 검증 |
| 14차시 | 1부 분석기획-데이터 적재 |
| 15차시 | 1부 분석기획-데이터 저장 |
| 16차시 | 2부 빅데이터 탐색-데이터 정제 |
| 17차시 | 2부 빅데이터 탐색-데이터 결측값 처리 |
| 18차시 | 2부 빅데이터 탐색-데이터 이상값 처리 |
| 19차시 | 2부 빅데이터 탐색-변수 선택 |
| 20차시 | 2부 빅데이터 탐색-차원축소 |
| 21차시 | 2부 빅데이터 탐색-파생변수 생성 |
| 22차시 | 2부 빅데이터 탐색-변수 변환 |
| 23차시 | 2부 빅데이터 탐색-불균형 데이터 처리 |
| 24차시 | 2부 빅데이터 탐색-데이터 탐색 |
| 25차시 | 2부 빅데이터 탐색-기초통계량 추출 및 이해 |
| 26차시 | 2부 빅데이터 탐색-상관관계 분석 |
| 27차시 | 2부 빅데이터 탐색-시각적 데이터 탐색 |
| 28차시 | 2부 빅데이터 탐색-시공간 데이터 탐색 |
| 29차시 | 2부 빅데이터 탐색-다변량 데이터 탐색 |
| 30차시 | 2부 빅데이터 탐색-비정형 데이터 탐색 |
| 31차시 | 2부 빅데이터 탐색-데이터요약 |
| 32차시 | 2부 빅데이터 탐색-표본추출 |
| 33차시 | 2부 빅데이터 탐색-확률분포(1) |
| 34차시 | 2부 빅데이터 탐색-확률분포(2) |
| 35차시 | 2부 빅데이터 탐색-표본분포 |
| 36차시 | 2부 빅데이터 탐색-점추정 |
| 37차시 | 2부 빅데이터 탐색-구간추정 |
| 38차시 | 2부 빅데이터 탐색-가설검정 |
| 39차시 | 3부 모델링-분석모형 선정 |
| 40차시 | 3부 모델링-분석모형 정의 및 구축 절차 |
| 41차시 | 3부 모델링-분석 도구 선정과 데이터 분할 |
| 42차시 | 3부 모델링-회귀분석 |
| 43차시 | 3부 모델링-로지스틱 회귀분석 |
| 44차시 | 3부 모델링-의사결정나무 |
| 45차시 | 3부 모델링-인공신경망 |
| 46차시 | 3부 모델링-서포트벡터머신 |
| 47차시 | 3부 모델링-연관성분석 |
| 48차시 | 3부 모델링-군집분석 |
| 49차시 | 3부 모델링-범주형 자료 분석 |
| 50차시 | 3부 모델링-다변량 분석 |
| 51차시 | 3부 모델링-시계열 분석 |
| 52차시 | 3부 모델링-베이지안 기법 |
| 53차시 | 3부 모델링-딥러닝 분석 |
| 54차시 | 3부 모델링-비정형 데이터 분석 |
| 55차시 | 3부 모델링-앙상블 분석 |
| 56차시 | 3부 모델링-비모수 통계 |
| 57차시 | 4부 결과해석-평가 지표와 모형진단 |
| 58차시 | 4부 결과해석-교차 검증 |
| 59차시 | 4부 결과해석-모수 유의성 및 적합도 검정 |
| 60차시 | 4부 결과해석-과대적합 방지와 매개변수 최적화 |
| 61차시 | 4부 결과해석-분석모형 융합과 최종모형 선정 |
| 62차시 | 4부 결과해석-분석모형 해석과 시각화 |
| 63차시 | 4부 분석결과 활용 |
| 64차시 | 제2회 기출문제 풀이 (1번-20번 문제) |
| 65차시 | 제2회 기출문제 풀이 (21번-40번 문제) |
| 66차시 | 제2회 기출문제 풀이 (41번-60번 문제) |
| 67차시 | 제2회 기출문제 풀이 (61번-80번 문제) |
| 68차시 | 1부 Python 기초-빅데이터분석기사 실기시험 OT |
| 69차시 | 1부 Python 기초-Python 설치하기 |
| 70차시 | 1부 Python 기초1: 데이터 유형 |
| 71차시 | 1부 Python 기초2: 조건과반복문 |
| 72차시 | 1부 Python 기초3 - Numpy 함수 |
| 73차시 | 1부 Python 기초4: Pandas 함수 기초 |
| 74차시 | 1부 Python 기초5: Pandas로 데이터 변환하기 |
| 75차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제 1 : 단변량 데이터 탐색 |
| 76차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제 2 : 이변량 데이터 탐색 |
| 77차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-이상치 처리 |
| 78차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-변수 변환 |
| 79차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-결측값 처리 |
| 80차시 | 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-데이터 정제 실전 과제 |
| 81차시 | 3부 머신러닝 AtoZ : 머신러닝 프로세스 |
| 82차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-맛보기1: 분류 문제(로지스틱 회귀분석) |
| 83차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-맛보기2: 회귀 문제(선형회귀분석) |
| 84차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스1: 범주변수의 변환: one-hot-encoding |
| 85차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스2: 데이터셋 분할과 모델검증 |
| 86차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스3: 데이터 스케일링 |
| 87차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스4: 모델 훈련과 세부튜닝 |
| 88차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스5: 모델 평가 |
| 89차시 | 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스6: 다중분류 |
| 90차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘1: 로지스틱 회귀모델 |
| 91차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘2: KNN |
| 92차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘3: 나이브 베이즈 |
| 93차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘4: ANN |
| 94차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘5: 서포트 벡터 머신(SVM) |
| 95차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘6: 의사결정나무(Decision Tree) |
| 96차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘7: 랜덤 포레스트(Random Forest) |
| 97차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘8: 투표기반 앙상블 기법 |
| 98차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘9: 앙상블 배깅 |
| 99차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘10: 앙상블 부스팅 |
| 100차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘11: 앙상블 스태킹 |
| 101차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘12: 선형 회귀모델 |
| 102차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘13: 릿지 |
| 103차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘14: 라소 |
| 104차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘15: 엘라스틱넷 |
| 105차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘1: 군집분석 |
| 106차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘2: DBSCAN |
| 107차시 | 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘3: 연관규칙분석 |
| 108차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 01 시험환경이해 |
| 109차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 02 작업형1 |
| 110차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 03 작업형2 |
| 111차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-1 |
| 112차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-2 |
| 113차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-3 |
| 114차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 3 |
| 115차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 |
| 116차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 통계학과 추정 |
| 117차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 가설검정 |
