과정상세정보
[핵집]빅데이터 분석기사(필기)
[핵집]빅데이터 분석기사(필기)
2개월/65차시
220,000원
NCS코드
과정소개
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
학습대상
1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자
2. 빅데이터•인공지능 SW개발분야 관련 종사자
[※ 참고 - 국가기술자격법 시행령_별표4의2에 따라 기사 응시자격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사람임]
1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관) ⇒ ★★★아래 훈련대상의 수준은 본 항목 기준으로 작성함
2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
4. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
7. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)
학습목표
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
강사정보
교강사 소개
첨삭
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내용전문가 소개
권태협- 고려대학교 환경생태공학부( 학사졸업 )
- 고려대학교 환경생태공학과( 석사졸업 )
총 경력 : 9년 7개월
- LG CNS ( 10 년 7 개월 )
- 정보처리기사
- 빅데이터분석준전문가
김주현
- 건국대학교 소프트웨어학과( 학사졸업 )
총 경력 : 2년 4개월
- LG CNS / Data Scientist ( 2 년 4 개월 )
- 빅데이터분석기사
- 정보처리기사
박진원
- 성균관대학교 통계학( 학사졸업 )
총 경력 : 9년 3개월
- LG CNS D&A사업부 빅데이터엔지니어링팀 ( 8 년 5 개월 )
- LG CNS 빅데이터분석 사내 전문강사 ( 9 년 3 개월 )
- KG에듀원 빅데이터탐색 과정 전문강사 ( )
- 한국도로공사 빅데이터탐색 과정 전문강사 ( )
- 정보처리기사
- 데이터 분석 준전문가
- SQL 개발자
이경숙
- 서울대학교 산업공학( 학사졸업 )
총 경력 : 5년 1개월
- LG CNS ( 5 년 1 개월 )
- 데이터 분석 준전문가
최예신
- 서울과기대 IT정책전문 산업정보시스템( 석사졸업 )
총 경력 : 15년 4개월
- LG CNS(Data&Analytics사업부 Enterprise Data사업담당) ( 14 년 6 개월 )
- (재)한국디지털융합진흥원 ( 5 개월 )
- (사)한국고객만족경영학회 ( 1 개월 )
- 사업자등록증(베러마인드) ( 5 개월 )
- 정보처리기사
- 정보관리기술사
- 기술지도사자격증
- 기술지도사등록증
학습목차
회차 | 내용 |
1회차 | 빅데이터 분석 개요(1) |
2회차 | 빅데이터 분석 개요(2) |
3회차 | 빅데이터 개요 및 활용 |
4회차 | 빅데이터 기술 및 제도(1) |
5회차 | 빅데이터 기술 및 제도(2) |
6회차 | 빅데이터 기술 및 제도(3) |
7회차 | 분석방안 수립(1) |
8회차 | 분석방안 수립(2) |
9회차 | 분석방안 수립(3) |
10회차 | 분석방안 수립(4) |
11회차 | 분석작업 계획 |
12회차 | 데이터 수집 및 전환(1) |
13회차 | 데이터 수집 및 전환(2) |
14회차 | 데이터 적재 및 저장 |
15회차 | 통계 이해 |
16회차 | 데이터 전처리 |
17회차 | 분석변수 처리(1) |
18회차 | 분석변수 처리(2) |
19회차 | 분석변수 처리(3) |
20회차 | 분석변수 처리(4) |
21회차 | 데이터 탐색 기초(1) |
22회차 | 데이터 탐색 기초(2) |
23회차 | 데이터 탐색 기초(3) |
24회차 | 고급 데이터 탐색 |
25회차 | 기술 통계(1) |
26회차 | 기술 통계(2) |
27회차 | 기술 통계(3) |
28회차 | 추론 통계(1) |
29회차 | 추론 통계(2) |
30회차 | 분석 절차 수립 및 환경구축 |
31회차 | 회귀분석 |
32회차 | 로지스틱 회귀분석 |
33회차 | 의사결정나무 분석 |
34회차 | 인공신경망 분석 |
35회차 | 서포트벡터머신, 연관성분석 |
36회차 | 군집 분석 |
37회차 | 범주형 자료분석(1) |
38회차 | 범주형 자료분석(2) |
39회차 | 다변량 분석(1) |
40회차 | 다변량 분석(2) |
41회차 | 시계열 분석(1) |
42회차 | 시계열 분석(2) |
43회차 | 베이지안 기법 |
44회차 | 딥러닝 분석(1) |
45회차 | 딥러닝 분석(2) |
46회차 | 딥러닝 분석(3) |
47회차 | 비정형 데이터 분석(1) |
48회차 | 비정형 데이터 분석(2) |
49회차 | 앙상블 분석 (1) |
50회차 | 앙상블 분석 (2) |
51회차 | 비모수 통계 (1) |
52회차 | 비모수 통계 (2) |
53회차 | 평가 지표(1) |
54회차 | 평가 지표(2) |
55회차 | 분석 모형 진단, 교차 검증 |
56회차 | 모수 유의성 검정, 적합도 검정 |
57회차 | 과대적합 방지 |
58회차 | 매개변수 최적화 |
59회차 | 분석 모형 융합, 최종 모형 선정 |
60회차 | 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 |
61회차 | 시각화 개요, 시간 시각화 |
62회차 | 공간 시각화, 관계 시각화 |
63회차 | 비교 시각화, 인포그래픽 |
64회차 | 분석 결과 활용 |
교재/교구정보
교재/교구명 : 2024 빅데이터분석기사 필기 한권완성 ([출판사:예문사, [ISBN:9791163862376])
교재/교구비 : 33000원
교재/교구비 : 33000원
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