수강방법 및 유의사항
교육과정안내
과정명 [핵집]빅데이터 분석기사(필기)
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| 학습시간 |
64차시
|
학습방법 구분 |
|
||
|---|---|---|---|---|---|
| 수료기준 | 진도율 | 중간평가 | 과제 | 최종시험 | 총점 |
| - | 10% | - | 90% | 60점 이상 | |
- 교육비
- 193,050원
| 우선지원기업 | 중소기업 | 대기업 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 기업부담금 | 환급금 | 기업부담금 | 환급금 | 기업부담금 | 환급금 |
| 71,429 | 121,621 | 84,942 | 108,108 | 138,996 | 54,054 |
과정정보
학습대상
1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자
2. 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 작성함
2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
4. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
7. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)
2. 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 작성함
2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
4. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
7. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)
학습목표
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
교재정보
교재명 : 2022 빅데이터분석기사 필기 한권완성
출판사 : 예문사
저 자 : 최기선, 권태협, 박진원, 이경숙, 이승헌 저 외 1명
교재비 : 30000원
출판사 : 예문사
저 자 : 최기선, 권태협, 박진원, 이경숙, 이승헌 저 외 1명
교재비 : 30000원
차시정보
| 회차 | 학습내용 |
|---|---|
| 1회차 | 빅데이터 분석 개요(1) |
| 2회차 | 빅데이터 분석 개요(2) |
| 3회차 | 빅데이터 개요 및 활용 |
| 4회차 | 빅데이터 기술 및 제도(1) |
| 5회차 | 빅데이터 기술 및 제도(2) |
| 6회차 | 빅데이터 기술 및 제도(3) |
| 7회차 | 분석방안 수립(1) |
| 8회차 | 분석방안 수립(2) |
| 9회차 | 분석방안 수립(3) |
| 10회차 | 분석방안 수립(4) |
| 11회차 | 분석작업 계획 |
| 12회차 | 데이터 수집 및 전환(1) |
| 13회차 | 데이터 수집 및 전환(2) |
| 14회차 | 데이터 적재 및 저장 |
| 15회차 | 통계 이해 |
| 16회차 | 데이터 전처리 |
| 17회차 | 분석변수 처리(1) |
| 18회차 | 분석변수 처리(2) |
| 19회차 | 분석변수 처리(3) |
| 20회차 | 분석변수 처리(4) |
| 21회차 | 데이터 탐색 기초(1) |
| 22회차 | 데이터 탐색 기초(2) |
| 23회차 | 데이터 탐색 기초(3) |
| 24회차 | 고급 데이터 탐색 |
| 25회차 | 기술 통계(1) |
| 26회차 | 기술 통계(2) |
| 27회차 | 기술 통계(3) |
| 28회차 | 추론 통계(1) |
| 29회차 | 추론 통계(2) |
| 30회차 | 분석 절차 수립 및 환경구축 |
| 31회차 | 회귀분석 |
| 32회차 | 로지스틱 회귀분석 |
| 33회차 | 의사결정나무 분석 |
| 34회차 | 인공신경망 분석 |
| 35회차 | 서포트벡터머신, 연관성분석 |
| 36회차 | 군집 분석 |
| 37회차 | 범주형 자료분석(1) |
| 38회차 | 범주형 자료분석(2) |
| 39회차 | 다변량 분석(1) |
| 40회차 | 다변량 분석(2) |
| 41회차 | 시계열 분석(1) |
| 42회차 | 시계열 분석(2) |
| 43회차 | 베이지안 기법 |
| 44회차 | 딥러닝 분석(1) |
| 45회차 | 딥러닝 분석(2) |
| 46회차 | 딥러닝 분석(3) |
| 47회차 | 비정형 데이터 분석(1) |
| 48회차 | 비정형 데이터 분석(2) |
| 49회차 | 앙상블 분석 (1) |
| 50회차 | 앙상블 분석 (2) |
| 51회차 | 비모수 통계 (1) |
| 52회차 | 비모수 통계 (2) |
| 53회차 | 평가 지표(1) |
| 54회차 | 평가 지표(2) |
| 55회차 | 분석 모형 진단, 교차 검증 |
| 56회차 | 모수 유의성 검정, 적합도 검정 |
| 57회차 | 과대적합 방지 |
| 58회차 | 매개변수 최적화 |
| 59회차 | 분석 모형 융합, 최종 모형 선정 |
| 60회차 | 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 |
| 61회차 | 시각화 개요, 시간 시각화 |
| 62회차 | 공간 시각화, 관계 시각화 |
| 63회차 | 비교 시각화, 인포그래픽 |
| 64회차 | 분석 결과 활용 |