강좌개요
· 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사 결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 양성하는 과정
학습대상
데이터분석 분야 및 관련 분야 취업 및 ADP(ADsP) 자격 취득
학습목표
· 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석 기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석 대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터를 분석과제 정의, 분석과제 로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다.
· 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의 하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.
· 다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.
참고사항
- 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- 수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
- 수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.
커리큘럼
차시 |
강의제목 |
수강여부 |
01 |
확률 라이브러리, 베이즈 정리, 로짓, odds 개념[48:18]
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02 |
비지도 학습 기본 개념1, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward)[41:54]
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03 |
비지도 학습 기본 개념2, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward) 파이썬 실습1[50:06]
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04 |
계층적 군집(병합) 실습, 비계층적 군집(k-means)실습, 거리 개념[44:14]
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05 |
시계열 데이터 다루기 예제 실습, 시계열 데이터 분해 예제 실습[52:05]
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06 |
정상성 데이터에 대한 개념, 정상성 데이터로의 변환[51:51]
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07 |
통계기반 빅데이터 분석, 여러가지 평균, 기술통계(조화평균) 중심경향도 산포도[61:09]
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08 |
이상치 판정, 첨도, 왜도, 정규분포[30:05]
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09 |
조건부 확률, 독립사건, 배반사건, 확률변수[70:01]
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10 |
정규분포, 이항분포, 프아송분포, z 분포, t분포, 카이스퀘어 분포, F 분포[75:05]
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11 |
추정 관련 문제 풀이, 점 추정, 구간 추정[17:06]
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