빅데이터 모델링으로 내 데이터 분석 커리어도 모델링!
분석 모형 설계 과정부터 고급 분석 기법까지, 비전공자도 바로 시작하는 빅데이터 분석 자격증!
![082](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/082.jpg)
분석 모형 설계 과정부터 고급 분석 기법까지,
비전공자도 바로 시작하는 빅데이터 분석 자격증!
- 분석을 위한 분석 모형 설계
- 회귀분석부터 비정형 데이터 분석까지 다루는 다양한 분석 기법
- 완벽한 핵심 이론 및 요점 정리
- 유형별 기출 문제 풀이 및 해설
빅데이터분석기사 필기 3과목! 고난이도 개념도 쉽게 쏙쏙!
데이터 시대의 진전에 따라 빅데이터 분석의 전문성이 더욱 중요해지고 있습니다!
이러한 필요성에 부응하여 빅데이터 분석기사 필기 2과목은 데이터 정제, 분석 변수 처리, 데이터 탐색 기초 및 고급 데이터 탐색, 기술통계, 그리고 추론통계까지 다양한 고급 기술을 제공합니다.
이 과정을 통해 데이터 분석의 깊이를 더하고, 전문성을 입증할 수 있습니다!
그러나, 빅데이터에 대한 지식이나 분석을 위한 통계적 지식이 부족해서 걱정이신가요?
마소캠퍼스는 이번 강의를 통해 통계와 데이터 분석의 기초 지식이 없는 분들도 빅데이터 분석기사 시험에 자신감을 갖고 도전할 수 있는 역량을 한번에 준비할 수 있도록 구성했습니다.
이번에 소개할 빅데이터 분석기사 필기 2과목 강의에서는 데이터의 결측치 및 이상치 처리와 같은 데이터 전처리부터 효과적인 분석 변수 처리법을 배우게 됩니다. 또한, 데이터 탐색에서는 상관관계 분석과 기초 통계량 추출을 통해 데이터를 깊이 있게 이해하고, 고급 데이터 탐색 기법으로 비정형 데이터 분석까지 다루어 집니다.
특히, 이 과목은 기술통계와 추론통계를 통해 데이터를 요약하고, 기본적인 통계 방법부터 고급 통계 방법을 배우며 실제 데이터로부터 유의미한 결론을 도출하는 방법을 학습합니다.
데이터 과학자, 개발자의 역할이 점점 확대되고 있는 오늘날, 특히 빅데이터 분석은 기술 시장에서 두각을 나타내고 있습니다!
그러나, 이러한 역량이 마치 전문가만의 영역인 것처럼 느껴지시나요?
이제 누구나, 여러분도 빅데이터와 인공 지능 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다.
마소캠퍼스의 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의는 바로 그 시작입니다!
데이터 사이언스 분야, 궁금하신가요?
마소캠퍼스의 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의는 이러한 필요성을 충족시키기 위해 마련되었습니다.
본 강의는 복잡한 수학이나 어려운 프로그래밍 없이도 빅데이터 분석의 세계를 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.
이번에 소개할 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의에서는 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, KNN 및 서포트 벡터머신과 같은 고급 분석 기법들을 포괄적으로 다루며, 이를 통해 데이터 분석의 전문성을 갖추는 데 필요한 모든 지식과 기술을 제공합니다.
빅데이터 분석, 너무 멀고 어려운 분야라고 생각하셨나요?
관심은 있지만, 전문 지식을 갖추지 못했다고 걱정하시나요?
이제 마소캠퍼스의 “빅데이터 분석기사 필기 3과목” 강의와 함께라면, 복잡하고 어려운 지식을 몰라도 데이터 분석 전문가로 거듭날 수 있습니다.
이 강의를 통해 여러분도 데이터 중심의 미래에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 빅데이터 분석 전문가로서의 첫걸음을 내딛을 준비 하세요.
본 강의는 빅데이터 분석기사 필기 3과목 전반에 걸쳐 다양한 고급 데이터 분석 기법을 포괄적으로 다루며, 데이터 분석에 필요한 심화 이론을 체계적으로 배울 수 있는 과정입니다.
- 3과목 빅데이터 분석 핵심 이론 마스터하기!
3과목에서는 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 예측하는 데 필요한
회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망 등의 고급 분석 기법을 쉽고 흥미롭게 소개합니다.
- 빅데이터 분석 전문가로서의 첫걸음
본 강의는 빅데이터 분석의 기술적인 깊이를 추가하고자 하는
비전공자나 초보자들이 필요한 고급 분석 지식과 통계 지식을 습득할 수 있습니다.
- 실전 문제로 경험 쌓기!
핵심 이론 설명과 함께 제공되는 다양한 고급 분석 기법에 대한
기출 문제를 통해 실전감각을 키울 수 있습니다.
- 단기간에 빅데이터 분석 자격증 취득을 목표로 하는 분
- 빅데이터 분석 지식을 얻고 싶은 모든 분
- 데이터 분석에 관심이 있지만 난이도 때문에 고민하셨던 분
- 비전공자지만 IT업계로 입사/직무전환/리스킬을 꿈꾸는 분
빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의를 수료하고 나면,
다양한 데이터 분석 기법의 지식을 갖추게 됩니다.
이 강의는 이미 데이터 분석에 기초를 가진 학습자부터 현직 데이터 분석가까지,
고급 데이터 처리 기술을 습득하고자 하는 모든 수준의 학습자에게 적합합니다.
- 분석 절차 수립과 분석 환경 구축하기
- 회귀분석 및 로지스틱 회귀분석을 통한 데이터 예측 능력 향상
- 비정형 데이터 분석과 같은 고급 분석 기법 이해
- 다양한 분석 기법 적용을 통한 빅데이터 해석 역량 강화
이 강의를 통해 필요한 다양한 분석 기법을 습득하고,
빅데이터 분석 전문가로서의 시작을 준비하세요.
1. 회귀분석 차근차근 알아보기!
![BDA0301](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA0301-1.gif)
3. 군집분석 개념 정확히 알아보기
![BDA1001](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA1001.gif)
2. 인공신경망의 개념 알아보기
![BDA0801](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA0801.gif)
4. 기출 문제로 정리를 한번에!
![BDA1103](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA1103.gif)
Q. 빅데이터 분석기사 필기 3과목은 어떤 주제를 다루나요?
A. 본 강의는 분석모형 설계부터 고급 데이터 분석 기법까지 다룹니다. 구체적으로 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 앙상블 모형, KNN, 서포트벡터머신, 인공신경망, 시계열 분석 등의 내용을 포함합니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A. 본 강의는 이론과 문제 풀이에 중점을 두고 있습니다. 따라서 특별한 요구 사항은 없으나, 강의 내용을 따라갈 수 있는 기본적인 데이터 분석 및 통계 지식이 있으면 더욱 효과적으로 학습할 수 있습니다. 필기 도구나 노트북 등 강의 노트를 정리할 수 있는 도구를 준비하는 것이 좋습니다.
Q. 비전공자나 데이터 분석 초보자도 이 강의를 수강할 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. 비록 고급 기법을 다루지만, 강의는 기본 개념부터 차근차근 설명하기 때문에 비전공자나 분석 초보자도 충분히 따라올 수 있도록 설계되어 있습니다.
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- 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
- 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
- 강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.
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“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
커리큘럼
00. 교재 다운로드 센터 | |||
[onc2009]BDA0000 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
01. 분석 절차 수립 | |||
[onc2009]BDA0101 분석모형 선정 | FREE | 00:17:12 | |
[onc2009]BDA0102 분석모형 구축 절차 | 00:06:22 | ||
[onc2009]BDA0103 기출변형문제 | 00:09:53 | ||
02. 분석 환경 구축 | |||
[onc2009]BDA0201 분석 도구 선정 | FREE | 00:04:56 | |
[onc2009]BDA0202 데이터 분할 | 00:15:12 | ||
[onc2009]BDA0203 기출변형문제 | 00:04:11 | ||
03. 회귀분석 | |||
[onc2009]BDA0301 회귀분석의 개념 | FREE | 00:10:50 | |
[onc2009]BDA0302 회귀모형의 가정 | 00:14:01 | ||
[onc2009]BDA0303 기출변형문제 | 00:07:09 | ||
[onc2009]BDA0304 회귀모형의 검정 1 | 00:04:04 | ||
[onc2009]BDA0305 회귀모형의 검정 2 | 00:13:44 | ||
[onc2009]BDA0306 회귀모형의 해석 | 00:12:37 | ||
[onc2009]BDA0307 회귀모형의 분산분석 | 00:05:43 | ||
[onc2009]BDA0308 기출변형문제 | 00:09:35 | ||
[onc2009]BDA0309 최적 회귀방정식 선택 | 00:11:06 | ||
[onc2009]BDA0310 패널티 회귀분석 | 00:13:15 | ||
[onc2009]BDA0311 기출변형문제 | 00:03:41 | ||
04. 로지스틱 회귀분석 | |||
[onc2009]BDA0401 로지스틱 회귀분석의 개념 | 00:21:48 | ||
[onc2009]BDA0402 로지스틱 회귀분석의 해석 | 00:07:50 | ||
[onc2009]BDA0403 기출변형문제 | 00:08:32 | ||
05. 의사결정나무 | |||
[onc2009]BDA0501 의사결정나무의 개념 | FREE | 00:11:31 | |
[onc2009]BDA0502 의사결정나무의 해석 | 00:09:32 | ||
[onc2009]BDA0503 기출변형문제 | 00:04:01 | ||
06. 앙상블 모형 | |||
[onc2009]BDA0601 앙상블 분석 | 00:17:13 | ||
[onc2009]BDA0602 기출변형문제 | 00:07:16 | ||
07. KNN과 서포트벡터머신 | |||
[onc2009]BDA0701 KNN | 00:06:09 | ||
[onc2009]BDA0702 서포트벡터머신 | 00:11:21 | ||
08. 인공신경망 | |||
[onc2009]BDA0801 인공신경망의 개념 | 00:19:51 | ||
[onc2009]BDA0802 활성함수 | 00:13:47 | ||
[onc2009]BDA0803 인공신경망의 학습 | 00:16:34 | ||
[onc2009]BDA0804 인공신경망의 장단점 | 00:11:56 | ||
[onc2009]BDA0805 기출변형문제 | 00:14:25 | ||
[onc2009]BDA0806 딥러닝 | 00:11:28 | ||
[onc2009]BDA0807 CNN | 00:10:41 | ||
[onc2009]BDA0808 기출변형문제 | 00:03:36 | ||
09. 연관분석 | |||
[onc2009]BDA0901 연관분석의 개념 | 00:12:21 | ||
[onc2009]BDA0902 Apriori 알고리즘 | 00:12:51 | ||
10. 군집분석 | |||
[onc2009]BDA1001 군집분석의 개념 | 00:17:28 | ||
[onc2009]BDA1002 K-평균 군집분석 | 00:14:03 | ||
[onc2009]BDA1003 기타 군집분석 | 00:07:55 | ||
[onc2009]BDA1004 기출변형문제 | 00:02:55 | ||
[onc2009]BDA1005 자기조직화지도 | 00:08:13 | ||
11. 시계열 분석 | |||
[onc2009]BDA1101 시계열 분석 | 00:10:53 | ||
[onc2009]BDA1102 시계열 모형 | 00:18:54 | ||
[onc2009]BDA1103 기출변형문제 | 00:04:22 | ||
12. 범주형 자료 분석 | |||
[onc2009]BDA1201 범주형 자료 분석-1 | 00:15:14 | ||
[onc2009]BDA1202 범주형 자료 분석-2 | 00:09:40 | ||
[onc2009]BDA1203 기출변형문제 | 00:04:50 | ||
13. 비모수 통계 | |||
[onc2009]BDA1301 비모수 통계 | 00:13:31 | ||
14. 베이지안 기법 | |||
[onc2009]BDA1401 베이지안 기법 | 00:13:39 | ||
[onc2009]BDA1402 기출변형문제 | 00:05:25 | ||
15. 비정형 데이터 분석 | |||
[onc2009]BDA1501 비정형 데이터 분석 1 | 00:18:16 | ||
[onc2009]BDA1502 비정형 데이터 분석2 | 00:03:44 |