![[핵집] 빅데이터분석기사 필기](https://media.invione.com/ctsimages/U25060500158/U25060500158.jpg)
[핵집] 빅데이터분석기사 필기
- 지원유형
- 일반과정
- 사업주환급
- 내일배움카드(재직자)
- 평생교육이용권
- 학습기간 수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
- 수료기준 진도 80% 이상
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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.
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
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.
1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자2. 빅데이터•인공지능 SW개발분야 관련 종사자[※ 참고 - 국가기술자격법 시행령_별표4의2에 따라 기사 응시자격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사람임]1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관) ⇒ ★★★아래 훈련대상의 수준은 본 항목 기준으로 작성함2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전
- 네트워크 시스템 개발자
- LG CNS
베러마인드
- LG CNS / Data Scientist
베러마인드
- LG CNS D&A사업부 빅데이터엔지니어링팀
LG CNS 빅데이터분석 사내 전문강사
KG에듀원 빅데이터탐색 과정 전문강사
한국도로공사 빅데이터탐색 과정 전문강사
베러마인드
- LG CNS
베러마인드
- LG CNS(Data&Analytics사업부 Enterprise Data사업담당)
(재)한국디지털융합진흥원
(사)한국고객만족경영학회
사업자등록증(베러마인드)
- [핵집] 빅데이터분석기사 필기
- 1. 빅데이터 분석 개요(1)26 분
- 2. 빅데이터 분석 개요(2)28 분
- 3. 빅데이터 개요 및 활용30 분
- 4. 빅데이터 기술 및 제도(1)29 분
- 5. 빅데이터 기술 및 제도(2)28 분
- 6. 빅데이터 기술 및 제도(3)30 분
- 7. 분석방안 수립(1)28 분
- 8. 분석방안 수립(2)28 분
- 9. 분석방안 수립(3)28 분
- 10. 분석방안 수립(4)29 분
- 11. 분석작업 계획30 분
- 12. 데이터 수집 및 전환(1)25 분
- 13. 데이터 수집 및 전환(2)26 분
- 14. 데이터 적재 및 저장30 분
- 15. 통계 이해28 분
- 16. 데이터 전처리30 분
- 17. 분석변수 처리(1)27 분
- 18. 분석변수 처리(2)26 분
- 19. 분석변수 처리(3)28 분
- 20. 분석변수 처리(4)24 분
- 21. 데이터 탐색 기초(1)25 분
- 22. 데이터 탐색 기초(2)25 분
- 23. 데이터 탐색 기초(3)29 분
- 24. 고급 데이터 탐색23 분
- 25. 기술 통계(1)26 분
- 26. 기술 통계(2)27 분
- 27. 기술 통계(3)25 분
- 28. 추론 통계(1)28 분
- 29. 추론 통계(2)25 분
- 30. 분석 절차 수립 및 환경구축28 분
- 31. 회귀분석26 분
- 32. 로지스틱 회귀분석24 분
- 33. 의사결정나무 분석27 분
- 34. 인공신경망 분석27 분
- 35. 서포트벡터머신, 연관성분석28 분
- 36. 군집 분석30 분
- 37. 범주형 자료분석(1)31 분
- 38. 범주형 자료분석(2)28 분
- 39. 다변량 분석(1)28 분
- 40. 다변량 분석(2)27 분
- 41. 시계열 분석(1)28 분
- 42. 시계열 분석(2)23 분
- 43. 베이지안 기법26 분
- 44. 딥러닝 분석(1)28 분
- 45. 딥러닝 분석(2)24 분
- 46. 딥러닝 분석(3)28 분
- 47. 비정형 데이터 분석(1)29 분
- 48. 비정형 데이터 분석(2)26 분
- 49. 앙상블 분석 (1)32 분
- 50. 앙상블 분석 (2)29 분
- 51. 비모수 통계 (1)28 분
- 52. 비모수 통계 (2)28 분
- 53. 평가 지표(1)25 분
- 54. 평가 지표(2)24 분
- 55. 분석 모형 진단, 교차 검증25 분
- 56. 모수 유의성 검정, 적합도 검정26 분
- 57. 과대적합 방지26 분
- 58. 매개변수 최적화25 분
- 59. 분석 모형 융합, 최종 모형 선정26 분
- 60. 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가27 분
- 61. 시각화 개요, 시간 시각화28 분
- 62. 공간 시각화, 관계 시각화26 분
- 63. 비교 시각화, 인포그래픽25 분
- 64. 분석 결과 활용28 분