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빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 실기

빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 실기

  • 강의구성  47차시
  • 강사  김원표
  • 수강기한  365일
₩384,000원 ₩480,000
빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 실기

빅데이터 분석기사의 개념부터 원리 그리고 전체적인 맥락을 잡아가는 자격증 과정 합격률을 높이고 싶은 분을 위해 준비했습니다.


빅데이터 분석기사 자격증 대비 - 실기

빅데이터분석기사는 빅데이터이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획,빅데이터수집·저장·처리, 빅데이터분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말합니다.
대용량의데이터 집합으로부터 유용한정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고시각화를 수행하는 업무를 수행합니다.
빅데이터분석기사의 개념부터 원리 그리고 전체적인 맥락을 잡아가는 자격증 과정 합격률을 높이고 싶은 분을 위해 준비했습니다.


😋 이 내용을 학습합니다

  •  빅데이터는 기본적으로 분석, 이해, 응용의 단계로 이해해야 합니다. 빅데이터를활용하기 위해 Python이라는툴을 잘 이해해야 합니다.R을많이 사용한 이 전에 비해 요즘은 Python의 기능, 장단점, 효과 등에대해서 알려 드립니다.
  •  파이썬을 어느 정도 숙지 하였다면 다음에는 이를 이용한 데이터 탐색과정제의 과정이 이뤄집니다.단변량, 이변량 데이터탐색과 함께 이상치 처리,변수변환,결측값 처리에대한 부분을 주로 다루게 됩니다.
  •  머신러닝의 기초부터 다지는 과정입니다. 파이썬을 이용하여머신러닝을 사용하는방법부터데이터를효율적으로 분석하고 케이스를 추출하는 과정 등을 배우게 됩니다
  • 머신러닝의 실전 알고리즘 과정입니다. 머신러닝 과정은예측,분류, 군집, 연관추천등 4가지 머신러닝 목적과예측력이 높은 검증된 13가지 핵심알고리즘을 마스터하는 과정입니다

 

📚 강의특징  

 

- 개념과 원리를 체계적으로 잡아주는 과정으로 필기부터 실기까지입문자도 쉽게 이해할 수 있는 과정입니다.

 

- 빅데이터분석기획에서 데이터 수집, 처리,통계기법,머신러닝,딥러닝까지시험 범위 전체를 꼼꼼하고 명쾌하게 설명합니다.

 

 

- 실기시험을 대비하여 Python을 활용한데이터 수집,정제, 모형구축, 평가작업을 풍부한 예제와 함께 설명합니다.

 


🎯 학습목표

  •  빅데이터와통계분석의 개념과 분석 경험을 기반으로 빅데이터 분석을 보다 쉽게 이해합니다. 
    20년 동안통계/데이터분석을 통해 현재 대학교수로 활동 중인 김원표 대표.
    기본기를제대로 잡아주는 강의와 함께 활용 능력을 높여주는 과정까지!
    빅데이터 분석의 시작과 끝을 함께 경험해봅시다.
    개념과분석 성향을 이해함으로 빠르게 합격률에 접근할 수 있도록 도와드립니다.

📌 수강대상

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

🤵 김원표 대표

약력

  • 20년 동안 통계 / 데이터 분석
  • 대학교수




커리큘럼

본 강의는 챕터별로 구성되어 있습니다.

  • Chapter 1. Python 기초

  • 빅데이터분석기사 실기시험 OT
  • Python 설치하기
  • 데이터 유형
  • 조건과 반복문
  • Numpy 함수
  • Pandas 함수 기초
  • Pandas로 데이터 변환하기
  • Chapter 2. 데이터 탐색과 데이터 정제

  • 단변량 데이터 탐색
  • 이변량 데이터 탐색
  • 이상치 처리
  • 변수 변환
  • 결측값 처리
  • 데이터 정제 실전 과제
  • Chapter 3. 머신러닝 A to Z

  • 머신러닝 프로세스
  • 머신러닝 맛보기 분류 문제 - 로지스틱 회귀 분석
  • 머신러닝 맛보기 회귀 문제 - 선형 회귀 분석
  • 범주변수의 변환 - one-hot-encoding
  • 데이터셋 분할과 모델 검증
  • 데이터 스케일링
  • 모델 훈련과 세부 튜닝
  • 모델 평가
  • 다중 분류
  • Chapter 4. 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘

  • 지도학습 알고리즘 - 로지스틱 회귀 모델
  • 지도학습 알고리즘 - K-최근접 이웃
  • 지도학습 알고리즘 - 나이브 베이즈
  • 지도학습 알고리즘 - 인공 신경망
  • 지도학습 알고리즘 - Support Vector Machine
  • 지도학습 알고리즘 - 의사결정나무
  • 지도학습 알고리즘 - Random Forest
  • 지도학습 알고리즘 - 투표 기반 앙상블 기법
  • 지도학습 알고리즘 - 앙상블 Bagging
  • 지도학습 알고리즘 - 앙상블 Boosting
  • 지도학습 알고리즘 - 앙상블 Staking
  • 지도학습 알고리즘 - 선형 회귀 모델
  • 지도학습 알고리즘 - Ridge 회귀 모델
  • 지도학습 알고리즘 - Lasso 회귀 모델
  • 지도학습 알고리즘 - Elastic Net
  • 비지도학습 알고리즘 - 군집 분석
  • 비지도학습 알고리즘 - DBSCAN
  • 비지도학습 알고리즘 - 연관 규칙 분석
  • Chapter 5. 문제풀이 : 예시문제풀이

  • 예시 문제 풀이 - 시험 환경 이해
  • 예시 문제 풀이 - 작업형 1
  • 예시 문제 풀이 - 작업형 2
  • 2021년 제 2회 기출 문제 풀이 - 작업형 2-1
  • 2021년 제 2회 기출 문제 풀이 - 작업형 2-2
  • 2021년 제 2회 기출 문제 풀이 - 작업형 2-3
  • 2021년 제 2회 기출 문제 풀이 - 작업형 3

후기

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