과정정보
교육소개
국가공인 데이터분석 준전문가 자격 검정 마스터하기!
데이터에 관한 핵심 이론지식을 습득하고, 나아가 통계 전문 분석 도구인 R을 활용한 데이터 분석에 관한 심화된 지식까지 학습해보자.
학습목표
1. 데이터 분석을 위한 핵심적인 통계 분석을 심층적으로 이해할 수 있다.
2. 머신러닝 이론 학습을 통해 머신러닝까지 입문할 수 있다.
3. 국가공인 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격증 학습을 통해 데이터 분석 능력을 기를 수 있다.
학습대상
- 데이터, 데이터 분석, 데이터 분석 기획에 관한 이론을 학습하고 싶은 직장인
- ADsP 자격증을 단기에 취득하고 싶은 직장인
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
진도율 0%
최종평가 100%
수료기준: 60점 이상
학습목차
1
3과목 핵심정리와 R기초
-
START
-
제3과목 핵심 정리
-
R기초
2
R그래픽 기능
-
START
-
R그래픽기능 (1)
-
R그래픽기능 (2)
3
데이터마트
-
START
-
데이터마트 (1)
-
데이터마트 (2)
5
통계 표본추출방법
-
START
-
통계 표본추출방법 (1)
-
통계 표본추출방법 (2)
6
확률변수와 추정
-
START
-
자료측정과 통계적 분석 방법
-
확률변수
-
추정
7
모집단, 기술통계, 상관분석
-
START
-
모집단의 모수에 대한 검정방법
-
기술통계
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공분산과 상관계수
-
상관분석
8
회귀분석
-
START
-
회귀분석의 개요
-
단순선형회귀
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다중회귀분석
-
선형회귀분석
9
추가적인 데이터분석법
-
START
-
최적회귀방정식
-
시계열 분석
-
다차원 척도법
-
주성분 분석
10
머신러닝의 이해
-
START
-
머신러닝 개념과 지도 학습 비지도 학습 강화학습 이해
-
머신러닝 용어정리 및 정리
-
데이터 마이닝
11
머신러닝 (1)
-
START
-
지도학습의 분류분석과 회귀분석 비교
-
과적합과 데이터 분할방법
-
오분류표
-
ROC 그래프
-
이익도표와 향상도 곡선
12
머신러닝 (2)
-
START
-
의사결정나무 (1)
-
의사결정나무 (2)
-
앙상블 모형
13
머신러닝과 딥러닝
-
START
-
로지스틱 모형
-
k근접이웃과 SVM
-
인공신경망 모형
-
역전파
14
군집분석
-
START
-
군집분석의 계층적 분석
-
군집분석의 비계층적 분석
-
군집분석의 혼합 분포 군집, SOM, 실루엣 계수 분석
15
연관분석
-
START
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연관 분석의 개요와 형태
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연관분석의 장단점과 순차분석
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연관분석 문제풀이
수강후기
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