드림캠퍼스의 과정 목록입니다.
교육을 통해 당신의 꿈에 한발자국 더 가까이
한국고용직업분류 코드 | 직무명 |
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2231 | 공간정보데이터베이스관리자 |
2231 | 데이터베이스관리자 |
2231 | 데이터베이스운영원 |
2231 | 데이터분석가(일반) |
2231 | 데이터시각화전문가 |
2231 | 데이터엔지니어 |
2231 | 데이터품질관리자 |
2231 | 미디어콘텐츠데이터분석가 |
2231 | 빅데이터아키텍처전문가 |
2231 | 빅데이터전문가 |
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과정소개 | 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. |
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학습목표 | 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다. |
수료기준 | [진도율] : 100% 기준, 80%이상 [평가] : 진도율 80% 이상 응시가능, 100점 만점 기준 60점 이상 |
수업방법 | 웹 기반 동영상 강의 |
출석인증방식 | 웹 로그인 후 강의 수강 |
특징 및 장점 | - |
학습대상 | 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자 |
내용전문가 | 이경숙, 권태협, 김주현, 박진원, 최예 |
차시 | 차시제목 | 학습시간 |
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1 | 빅데이터 분석 개요(1) | 29분 11초 |
2 | 빅데이터 분석 개요(2) | 31분 15초 |
3 | 빅데이터 개요 및 활용 | 33분 51초 |
4 | 빅데이터 기술 및 제도(1) | 32분 20초 |
5 | 빅데이터 기술 및 제도(2) | 31분 46초 |
6 | 빅데이터 기술 및 제도(3) | 33분 25초 |
7 | 분석방안 수립(1) | 31분 22초 |
8 | 분석방안 수립(2) | 31분 14초 |
9 | 분석방안 수립(3) | 31분 48초 |
10 | 분석방안 수립(4) | 32분 17초 |
11 | 분석작업 계획 | 33분 38초 |
12 | 데이터 수집 및 전환(1) | 28분 33초 |
13 | 데이터 수집 및 전환(2) | 29분 51초 |
14 | 데이터 적재 및 저장 | 33분 33초 |
15 | 통계 이해 | 31분 48초 |
16 | 데이터 전처리 | 33분 01초 |
17 | 분석변수 처리(1) | 30분 06초 |
18 | 분석변수 처리(2) | 29분 07초 |
19 | 분석변수 처리(3) | 31분 03초 |
20 | 분석변수 처리(4) | 27분 19초 |
21 | 데이터 탐색 기초(1) | 28분 18초 |
22 | 데이터 탐색 기초(2) | 28분 29초 |
23 | 데이터 탐색 기초(3) | 32분 29초 |
24 | 고급 데이터 탐색 | 26분 58초 |
25 | 기술 통계(1) | 29분 20초 |
26 | 기술 통계(2) | 30분 30초 |
27 | 기술 통계(3) | 28분 30초 |
28 | 추론 통계(1) | 31분 47초 |
29 | 추론 통계(2) | 28분 36초 |
30 | 분석 절차 수립 및 환경구축 | 31분 39초 |
31 | 회귀분석 | 30분 |
32 | 로지스틱 회귀분석 | 27분 24초 |
33 | 의사결정나무 분석 | 30분 47초 |
34 | 인공신경망 분석 | 30분 19초 |
35 | 서포트벡터머신, 연관성분석 | 31분 26초 |
36 | 군집 분석 | 33분 21초 |
37 | 범주형 자료분석(1) | 34분 47초 |
38 | 범주형 자료분석(2) | 31분 08초 |
39 | 다변량 분석(1) | 31분 27초 |
40 | 다변량 분석(2) | 30분 27초 |
41 | 시계열 분석(1) | 31분 56초 |
42 | 시계열 분석(2) | 26분 08초 |
43 | 베이지안 기법 | 29분 32초 |
44 | 딥러닝 분석(1) | 31분 52초 |
45 | 딥러닝 분석(2) | 27분 33초 |
46 | 딥러닝 분석(3) | 31분 13초 |
47 | 비정형 데이터 분석(1) | 32분 52초 |
48 | 비정형 데이터 분석(2) | 29분 04초 |
49 | 앙상블 분석 (1) | 35분 56초 |
50 | 앙상블 분석 (2) | 32분 09초 |
51 | 비모수 통계 (1) | 31분 19초 |
52 | 비모수 통계 (2) | 31분 28초 |
53 | 평가 지표(1) | 28분 53초 |
54 | 평가 지표(2) | 27분 32초 |
55 | 분석 모형 진단, 교차 검증 | 28분 08초 |
56 | 모수 유의성 검정, 적합도 검정 | 29분 49초 |
57 | 과대적합 방지 | 29분 29초 |
58 | 매개변수 최적화 | 28분 11초 |
59 | 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 | 29분 37초 |
60 | 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 | 30분 29초 |
61 | 시각화 개요, 시간 시각화 | 31분 06초 |
62 | 공간 시각화, 관계 시각화 | 29분 21초 |
63 | 비교 시각화, 인포그래픽 | 28분 45초 |
64 | 분석 결과 활용 | 31분 23초 |
시험 |
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