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빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 필기

빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 필기

  • 강의구성  69차시
  • 강사  김원표
  • 수강기한  365일
₩384,000원 ₩480,000
빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 필기

빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 필기

공격자들은 다양한 취약점을 통해 공격합니다. 프로토스타 튜토리얼은 여러 예제 프로그램을 통해 그 시스템 공격기법들의 원리를 이해할 수 있습니다.

해킹대회, CTF 등을 참여하기 위해서 필요한 스택, 힙, 포맷스트링 등의 취약점 기초지식과 gdb, peda, pwn tools, 네트워크 프로그램 작성법 등 지식을 포함했습니다.

이 지식은 해킹대회나 CTF에서만 사용하는 것은 아닙니다.

프로토스타에서는 단순한 프로그램 예제를 공격하지만, 이 공격의 원리들로 실제 환경에서 다양한 프로그램을 공격합니다. MS오피스, 어도비 등 문서 프로그램과 브라우저에서도 이 공격이 심화된 공격들을 찾을 수 있습니다. 그러므로 다른 여러 프로그램을 공격하기 위해서는 다음 단계로 나아가기 위한 필수 코스입니다.


😋 이 내용을 학습합니다

  •  빅데이터의 특징과 산업 그리고빅데이터 플랫폼, 인공지능, 개인정보법 등 기술 및 제도에 대해서이해합니다. 또한 데이터 분석계획과 수집 및 저장 계획에 대한 기본 내용을 알아갑니다
  •  데이터 전처리, 탐색, 통계기법에 대해서알아가며 데이터 정제, 분석 변수처리, 데이터 탐색 기초, 고급 데이터탐색, 기술/투론 통계 등의 내용으로구성되어 있습니다. 
  •  분석모형 설계와 분석기법 적용에 대해알아갑니다. 분석 절차 수립, 환경 구축부터 다양한 분석기법에 대해 이해하고. 분석기법은 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 다변량 분석, 앙상블분석 등이 있습니다
  •  분석모형 평가와 개선, 분석결과 해석, 시각화, 활용의 과정을 통한 결과해석방법을 알아갑니다. 시공간, 관계, 인포그래픽 시각화 및 분석모형 전개, 시나리오 개발, 리모델링 등의 내용으로구성되어 있습니다. 

🎯 학습목표

  • 빅데이터와 통계분석의 개념과 분석 경험을 기반으로 빅데이터 분석을 보다 쉽게이해합니다. 20년 동안 통계/데이터 분석을 통해 현재 대학교수로 활동 중인 김원표 대표. 기본기를 제대로 잡아주는 강의와 함께 활용 능력을 높여주는 과정까지! 빅데이터 분석의시작과 끝을 함께 경험해봅시다. 개념과 분석 성향을 이해함으로 빠르게 합격률에 접근할수 있도록 도와드립니다.

📌 수강대상

  • 빅데이터분석기사 자격증이 필요하신 분
  • 데이터 분석 역량을 자격증으로 확인하고 싶으신 분 
  • 통계분석+빅데이터의 이해도를 높이고 싶은 분
  • 관련 산업분야에서 필수사항으로 자격증이 필요하신 분
  • 빅데이터의 분석과 개념, 원리에 대해 궁금하신 분


🤵 김원표 대표


커리큘럼

본 강의는 챕터별로 구성되어 있습니다.

  • Chapter 1. 분석기획

  • 빅데이터의 특징과 가치
  • 빅데이터 산업과 조직인력
  • 빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 필기/Chapter1_Clip03_빅데이터 플랫폼
  • 빅데이터와 인공지능
  • 개인정보 법·제도와 활용
  • 분석 로드맵 설정과 문제 정의
  • 데이터 분석 방안
  • 데이터 확보 계획 및 분석 절차와 작업 계획
  • 데이터 수집
  • 데이터 유형 및 속성 파악
  • 데이터 변환
  • 데이터 비식별화
  • 데이터 품질 검증
  • 데이터 적재
  • 데이터 저장
  • Chapter 2. 빅데이터 탐색

  • 데이터 정제
  • 데이터 결측값 처리
  • 데이터 이상값 처리
  • 변수 선택
  • 차원 축소
  • 파생변수 생성
  • 변수 변환
  • 불균형 데이터 처리
  • 데이터 탐색
  • 기초 통계량 추출 및 이해
  • 상관관계 분석
  • 시각적 데이터 탐색
  • 시공간 데이터 탐색
  • 다변량 데이터 탐색
  • 비정형 데이터 탐색
  • 데이터 요약
  • 표본추출
  • 확률분포 1
  • 확률분포 2
  • 표본분포
  • 점추정
  • 구간추정
  • 가설검정
  • Chapter 3. 모델링

  • 분석 모형 선정
  • 분석 모형 정의 및 구축 절차
  • 분석 도구 선정과 데이터 분할
  • 회귀 분석
  • 로지스틱 회귀 분석
  • 의사결정나무
  • 인공 신경망
  • Support Vector Machine
  • 연관성 분석
  • 군집 분석
  • 범주형 자료 분석
  • 다변량 분석
  • 시계열 분석
  • 베이지안 기법
  • 딥러닝 분석
  • 비정형 데이터 분석
  • 앙상블 분석
  • 비모수 통계
  • 평가 지표와 모형 진단
  • Chapter 4. 결과해석

  • 교차 검증
  • 모수 유의성 및 적합도 검정 1
  • 모수 유의성 및 적합도 검정 2
  • 과대적합 방지와 매개변수 최적화
  • 분석 모형 융합과 최종 모형 선정
  • 분석 모형 해석과 시각화
  • 활용
  • Chapter 5. 기출문제 풀이

  • 제2회 기출 문제 풀이 - 1번-20번 문제
  • 제2회 기출 문제 풀이 - 21번-40번 문제
  • 제2회 기출 문제 풀이 - 41번-60번 문제
  • 제2회 기출 문제 풀이 - 61번-80번 문제 1
  • 제2회 기출 문제 풀이 - 61번-80번 문제 2

후기

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