과정상세정보

[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (고급 분석기법 1)

학습시간 1개월/10차시 수준 초급
교강사 첨삭 정원 30,000명
수료기준
진도율 중간평가 시험 과제
100%이상 - - -
학습방법
평생교육

※ 진도율 80%이상 수강 시 이수 완료

※ 중간평가, 시험, 과제는 과정 이수 여부에 영향을 미치지 않음 (단, NCS코드 취득 희망 학습자는 모든 수료조건 충족 필요)

※ 학습기간 1달 + 무료 추가복습기간 1년 제공

● 학습시작일 : 선택일 없음 학습일선택학습일 선택


과정소개

범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비, 카이제곱 검정, 비모수적 통계 방법, 피셔의 정확 검정, 다차원척도법, 시계열 분석, ARIMA모형, 베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리, 딥러닝, DNN, CNN, RNN 개념, LTSM, GRU, GAN, 딥 페이크, 비정형 데이터 분석, 텍스트 마이닝 분석, 벡터화 방법을 이해한다.

학습대상

빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들

학습목표

범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비, 카이제곱 검정, 비모수적 통계 방법, 피셔의 정확 검정, 다차원척도법, 시계열 분석, ARIMA모형, 베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리, 딥러닝, DNN, CNN, RNN 개념, LTSM, GRU, GAN, 딥 페이크, 비정형 데이터 분석, 텍스트 마이닝 분석, 벡터화 방법을 이해한다.

강사정보

교강사 소개

첨삭
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내용전문가 소개

신경진

학습목차

회차 내용
1회차 고급 분석기법(범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비 각각 개념, 공식, 예시)
2회차 고급 분석기법(카이제곱 검정 개념, 종류, 모수, 비모수적 통계방법, T-검정 개념, 종류, 피셔의 정확 검정)
3회차 고급 분석기법(다변량 분석, 상관관계 분석, 다차원척도법, 다변량 분산 분석, 주성분 분석 각각 개념, 특징)
4회차 고급 분석기법(시계열 분석 개념, 정상성, 비정상성, 시계열 데이터 예측 방법 종류)
5회차 고급 분석기법(시계열 데이터 공분산 기법, 시계열 모형, ARIMA 모형, 시계열 분해 구성요소 4가지)
6회차 고급 분석기법(베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리 개념, 공식, 나이브 베이즈 분류 개념, 특징)
7회차 고급 분석기법(딥러닝 개념, DNN(심층신경망), CNN(합성곱 신경망) 알고리즘 개념, 특징, 구조, CNN Feature Map공식, 풀링)
8회차 고급 분석기법(RNN의 개념 문제점, 구조, LSTM의 개념, 구성 게이트, GRU 개념, 특징, GAN(생성적 적대 신경망)알고리즘, 딥 페이크)
9회차 고급 분석기법(비정형 데이터 분석 개념, 종류, 텍스트 마이닝 개념, 절차, 텍스트 전처리 기법 5가지)
10회차 고급 분석기법(텍스트 전처리 기법 5가지 개념, 예시, 벡터화 개념, 벡터화 방법 4가지의 개념, 특징)

교재/교구정보

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※ 보충학습자료 있음

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과목 평점

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자격증 소개

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시험일정

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시험정보

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