- 학습기간
-
현재 개설된 학습기간이 없습니다.
- 학습시간
- 65H
- 수강유형
-
고용보험환급
- 고용보험
-
고용보험 환급
환급액: 대기업 없음 · 중견기업 없음 · 우선지원기업 없음
- 학습비
- 10,000원
환급
온라인
학습개요
빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있는 역량을 검증할 수 있는 자격 취득을 위한 과정이며, 뿐만 아니라 수강 후 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행할 수 있다.
학습목표
실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
수료기준
이러닝 과정 수료기준
| 항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
총점 |
| 반영율 |
80% |
0% |
100% |
10% |
100점 |
| 수료기준 |
80% 이상 |
평가항목 합산하여 60점 이상 |
강의목차
[핵집]빅데이터분석기사(필기) 강의목차
| 회차 |
강의명 |
| 1 |
빅데이터 분석 개요(1) |
| 2 |
빅데이터 분석 개요(2) |
| 3 |
빅데이터 개요 및 활용 |
| 4 |
빅데이터 기술 및 제도(1) |
| 5 |
빅데이터 기술 및 제도(2) |
| 6 |
빅데이터 기술 및 제도(3) |
| 7 |
분석방안 수립(1) |
| 8 |
분석방안 수립(2) |
| 9 |
분석방안 수립(3) |
| 10 |
분석방안 수립(4) |
| 11 |
분석작업 계획 |
| 12 |
데이터 수집 및 전환(1) |
| 13 |
데이터 수집 및 전환(2) |
| 14 |
데이터 적재 및 저장 |
| 15 |
통계 이해 |
| 16 |
데이터 전처리 |
| 17 |
분석변수 처리(1) |
| 18 |
분석변수 처리(2) |
| 19 |
분석변수 처리(3) |
| 20 |
분석변수 처리(4) |
| 21 |
데이터 탐색 기초(1) |
| 22 |
데이터 탐색 기초(2) |
| 23 |
데이터 탐색 기초(3) |
| 24 |
고급 데이터 탐색 |
| 25 |
기술 통계(1) |
| 26 |
기술 통계(2) |
| 27 |
기술 통계(3) |
| 28 |
추론 통계(1) |
| 29 |
추론 통계(2) |
| 30 |
분석 절차 수립 및 환경구축 |
| 31 |
회귀분석 |
| 32 |
로지스틱 회귀분석 |
| 33 |
의사결정나무 분석 |
| 34 |
인공신경망 분석 |
| 35 |
서포트벡터머신, 연관성분석 |
| 36 |
군집 분석 |
| 37 |
범주형 자료분석(1) |
| 38 |
범주형 자료분석(2) |
| 39 |
다변량 분석(1) |
| 40 |
다변량 분석(2) |
| 41 |
시계열 분석(1) |
| 42 |
시계열 분석(2) |
| 43 |
베이지안 기법 |
| 44 |
딥러닝 분석(1) |
| 45 |
딥러닝 분석(2) |
| 46 |
딥러닝 분석(3) |
| 47 |
비정형 데이터 분석(1) |
| 48 |
비정형 데이터 분석(2) |
| 49 |
앙상블 분석 (1) |
| 50 |
앙상블 분석 (2) |
| 51 |
비모수 통계 (1) |
| 52 |
비모수 통계 (2) |
| 53 |
평가 지표(1) |
| 54 |
평가 지표(2) |
| 55 |
분석 모형 진단, 교차 검증 |
| 56 |
모수 유의성 검정, 적합도 검정 |
| 57 |
과대적합 방지 |
| 58 |
매개변수 최적화 |
| 59 |
분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 |
| 60 |
분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 |
| 61 |
시각화 개요, 시간 시각화 |
| 62 |
공간 시각화, 관계 시각화 |
| 63 |
비교 시각화, 인포그래픽 |
| 64 |
분석 결과 활용 |
