[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (고급 분석기법 1)

과정 정보

교육기간	1개월	차시	10H - 초급
교강사	첨삭	정원	30,000명
교육비	50,000원	진도율	100%이상
환급비	우선지원기업 : 0원 대 기 업 : 0원 1000명 이상 : 0원
수료기준	(가중평균 60점이상)

강좌소개

범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비, 카이제곱 검정, 비모수적 통계 방법, 피셔의 정확 검정, 다차원척도법, 시계열 분석, ARIMA모형, 베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리, 딥러닝, DNN, CNN, RNN 개념, LTSM, GRU, GAN, 딥 페이크, 비정형 데이터 분석, 텍스트 마이닝 분석, 벡터화 방법을 이해한다.

학습대상자

빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들

강좌목표

교강사 소개

첨삭
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내용전문가 소개

신경진

학습목차

1 고급 분석기법(범주형 자료 분석, 분할표 분석, 상대위험도, 승산비 각각 개념, 공식, 예시)
2 고급 분석기법(카이제곱 검정 개념, 종류, 모수, 비모수적 통계방법, T-검정 개념, 종류, 피셔의 정확 검정)
3 고급 분석기법(다변량 분석, 상관관계 분석, 다차원척도법, 다변량 분산 분석, 주성분 분석 각각 개념, 특징)
4 고급 분석기법(시계열 분석 개념, 정상성, 비정상성, 시계열 데이터 예측 방법 종류)
5 고급 분석기법(시계열 데이터 공분산 기법, 시계열 모형, ARIMA 모형, 시계열 분해 구성요소 4가지)
6 고급 분석기법(베이지안 기법, 조건부 확률, 베이지 정리 개념, 공식, 나이브 베이즈 분류 개념, 특징)
7 고급 분석기법(딥러닝 개념, DNN(심층신경망), CNN(합성곱 신경망) 알고리즘 개념, 특징, 구조, CNN Feature Map공식, 풀링)
8 고급 분석기법(RNN의 개념 문제점, 구조, LSTM의 개념, 구성 게이트, GRU 개념, 특징, GAN(생성적 적대 신경망)알고리즘, 딥 페이크)
9 고급 분석기법(비정형 데이터 분석 개념, 종류, 텍스트 마이닝 개념, 절차, 텍스트 전처리 기법 5가지)
10 고급 분석기법(텍스트 전처리 기법 5가지 개념, 예시, 벡터화 개념, 벡터화 방법 4가지의 개념, 특징)

연계과정