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빅데이터분석기사

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차시 강의내용 시간 강의보기
PART 1 빅데이터 분석 기획
1강 빅데이터의 이해 - 빅데이터의 개요 및 활용 1 23분 19초
2강 빅데이터의 이해 - 빅데이터의 개요 및 활용 2 25분 10초
3강 빅데이터의 이해 - 빅데이터의 개요 및 활용 3 26분 2초
4강 빅데이터의 이해 - 빅데이터의 개요 및 활용 4 26분 59초
5강 빅데이터의 이해 - 빅데이터의 개요 및 활용 5 25분 52초
6강 빅데이터의 이해 - 빅데이터 기술 및 제도 1 29분 14초
7강 빅데이터의 이해 - 빅데이터 기술 및 제도 2 21분 47초
8강 데이터 분석 계획 - 분석방안 수립 1 25분 40초
9강 데이터 분석 계획 - 분석방안 수립 2 26분 54초
10강 데이터 분석 계획 - 분석작업 계획 1 26분 56초
11강 데이터 분석 계획 - 분석작업 계획 2 26분 12초
12강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 1 23분 51초
13강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 2 24분 29초
14강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 3 46분 54초
15강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 4 47분 28초
16강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 5 38분 24초
17강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 6 25분 5초
18강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 7 26분 21초
19강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 8 54분 35초
20강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 9 38분 9초
21강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 10 19분 47초
22강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 11 34분 16초
23강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 적재 및 저장 1 21분 27초
24강 데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 적재 및 저장 2 35분 59초
PART 2 빅데이터 탐색
25강 데이터 전처리 - 데이터 정제 1 35분 2초
26강 데이터 전처리 - 데이터 정제 2 23분 22초
27강 데이터 전처리 - 분석변수처리 31분 49초
28강 데이터 탐색 1 29분 4초
29강 데이터 탐색 2 24분 58초
30강 데이터 탐색 3 35분 10초
31강 데이터 탐색 4 53분 8초
32강 통계기법 이해 - 기술통계1 25분 59초
33강 통계기법 이해 - 기술통계2 33분 22초
34강 통계기법 이해 - 추론통계 34분 49초
PART 3 빅데이터 모델링
35강 분석모형 설계 - 분석절차수립 22분 49초
36강 분석모형 설계 - 분석환경구축 17분 53초
37강 분석기법 적용 - 분석기법1 18분 47초
38강 분석기법 적용 - 분석기법2 25분 7초
39강 분석기법 적용 - 분석기법3 25분 54초
40강 분석기법 적용 - 분석기법4 28분 43초
41강 분석기법 적용 - 분석기법5 41분 37초
42강 분석기법 적용 - 분석기법6 38분 38초
43강 분석기법 적용 - 분석기법7 26분 51초
44강 분석기법 적용 - 분석기법8 29분 21초
45강 분석기법 적용 - 분석기법9 20분 56초
46강 분석기법 적용 - 분석기법10 21분 56초
47강 분석기법 적용 - 분석기법11 21분 47초
48강 분석기법 적용 - 분석기법12 24분 13초
49강 분석기법 적용 - 분석기법13 23분 42초
50강 분석기법 적용 - 분석기법14 34분 19초
PART 4 빅데이터 결과해석
51강 분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가1 20분 54초
52강 분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가2 19분 46초
53강 분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가3 28분 20초
54강 분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 개선 24분 1초
55강 분석결과 해석 및 활용 - 분석결과 해석 13분 59초
56강 분석결과 해석 및 활용 - 분석결과 시각화 15분 47초
57강 분석결과 해석 및 활용 - 분석결과 활용 44분 22초
PART 5 모의고사
58강 적중예상 모의고사 1회 1 18분 50초
59강 적중예상 모의고사 1회 2 14분 24초
60강 적중예상 모의고사 1회 3 12분 32초
61강 적중예상 모의고사 1회 4 9분 38초
62강 적중예상 모의고사 2회 1 17분 57초
63강 적중예상 모의고사 2회 2 13분 11초
64강 적중예상 모의고사 2회 3 11분 14초
65강 적중예상 모의고사 2회 4 14분 14초

[교수님] 박성택,김진화,오명륜,신지아,이성원

주요 약력

[박성태 교수]
선문대학교 SW융합학부 교수
(사)한국소프트웨어기술인협회 빅데이터 전임교수
한국생산성본부 자문위원
한국디지털정책학회 감사

 

[김진화 교수]
서강대학교 경영학과 (경영전문대학원) 교수
한국지능정보시스템학회 회장
국제미래학회 미래경영예측 위원장
데이터 사이언스 & 아트 포럼 회장

 

[오명륜 교수]
충북대 창의융합교육본부 교수
한국소프트웨어기술인협회 교수

 

[신지아 교수]
서강대학교 경영학 박사

 

[이성원 교수]
(사)한국소프트웨어기술인협회 책임연구원
한국생산성본부 빅데이터/인공지능 강사
서울시립대학교 박사수료

주요 저서


 

박성택,김진화,오명륜,신지아,이성원

[동영상 강의교재] 2021 최적합 빅데이터분석기사 필기

교재명 2021 최적합 빅데이터분석기사 필기
저자 김진화, 박성택, 오명륜, 이성원, 신지아
교재비 25000
페이지수 384쪽
발행일 2020년 9월 25일(1판 1쇄)
ISBN 978-89-315-5647-6
교재내용

■ 이 책의 특징
1. 한국산업인력공단에서 2020년 6월 최종 확정하여 발표한 출제기준을 적용하였습니다.
2. 수많은 해당 분야의 이론을 정리하여 출제 비중이 높은 내용으로만 구성하였습니다.
3. 이해를 돕기 위해 그림과 차트, 표를 활용하여 최소한의 시간으로 최대의 효과를 끌어낼 수 있도록 구성하였습니다.
4. 과목별로 학습한 내용을 점검하고 실제 시험에 대비할 수 있는 모의고사 2회를 수록하였습니다.
5. 학습 효과를 최대화하기 위해 본 도서로 강의한 유료 동영상 강의를 함께 지원하여 처음 시험을 준비하시는 응시자에게

최선의 학습 효과를 지원합니다.

 

■ 목차
PART 1. 빅데이터 분석 기획
Chapter 1. 빅데이터의 이해
1. 빅데이터의 개요 및 활용
- 빅데이터의 등장 배경
- 빅데이터의 개념
- 빅데이터의 특징
- 빅데이터의 가치
- 가치 측정 이슈
- 빅데이터 가치 산정 프레임워크
- 데이터 산업의 이해
- 빅데이터 조직 및 인력
2. 빅데이터 기술 및 제도
- 빅데이터 플랫폼
- 빅데이터 분석 프로세스 절차
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법, 제도
- 개인정보 활용
Chapter 2. 데이터 분석 계획
1. 분석 방안 수립
- 분석 로드맵 설정
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
2. 분석 작업 계획
- 데이터 확보 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획
1. 데이터 수집 및 전환
- 데이터 수집 절차
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 속성 파악
- 데이터 변환/통합
- 데이터 비식별화
- 데이터 변환 후 품질 검증
2. 데이터 적재와 저장
- 데이터 적재
- 데이터 저장
PART 2. 빅데이터 탐색
Chapter 1. 데이터 전처리
1. 데이터 전처리
- 데이터 정제
- 데이터 결측값(Missing Values) 처리
- 데이터 이상값 처리
- 분석 변수 처리
Chapter 2. 데이터 탐색
1. 데이터 탐색 개념
- 데이터 탐색 개념
- 기초통계량
- 시각화를 통한 탐색적 자료분석
- 다중공선성
2. 고급 데이터 탐색
- 시공간 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
Chapter 3. 통계 기법 이해
1, 기술통계
- 데이터 요약
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
2, 추론통계
- 점추정
- 구간추정
- 가설검정
PART 3. 빅데이터 모델링
Chapter 1. 분석 모형 설계
1. 분석절차 수립
- 분석 모형 선정
- 분석 모형 정의
- 분석 모형 구축절차
2. 분석 환경 구축
- 분석 도구 선정
- 데이터 분할
Chapter 2. 분석 기법 적용
1. 분석 기법
- 회귀분석
- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
- 의사결정나무 기법
- 인공신경망
- 서포트 벡터 머신
- 연관성분석
- 군집분석
- 범주형 자료분석
- 다변량분석
- 시계열분석
- 베이지안 기법
- 딥러닝 분석
- 비정형 데이터 분석
- 앙상블 분석
- 비모수 통계
PART 4. 빅데이터 결과 해석
Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선
1. 분석 모형 평가
- 평가 지표
- 분석 모형 진단
- 교차검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
2. 분석 모형 개선
- 과대적합 방지
- 매개변수 최적화
- 분석 모형 융합
- 최종 모형 선정
Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용
1. 분석결과 해석
- 분석 모형 해석
- 비즈니스 기여도 평가
2. 분석결과 시각화
- 시각화
- 시간 시각화
- 공간 시각화
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
3. 분석결과 활용
- 분석 모형 전개
- 분석결과 활용 시나리오 개발
- 분석 모형 모니터링
- 분석 모형 리모델링
PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사
1회 빅데이터분석기사 모의고사
2회 빅데이터분석기사 모의고사

 

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