과정정보
교육소개
국가공인 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비 과정
학습목표
1. 빅데이터와 특징들을 이해하고 나아가 Data Science의 개념을 이해할 수 있습니다.
2. 통계 분석과 데이터 마이닝의 개념을 이해하고 실무에 활용할 수 있습니다.
학습대상
ADsP 자격증을 취득하고자 하는 직장인
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
학습목차
23
reshapr을 활용한 데이터 마트 개발
28
결측값과 이상값(기초분석 및 데이터 관리)
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결측값과 이상값(기초분석 및 데이터 관리)
37
기초 통계분석 소스 코드 분석 편 I (상관분석)
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기초 통계분석 소스 코드 분석 편 I (상관분석)
38
기초 통계분석 소스 코드 분석 편 II ( 회귀분석)
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기초 통계분석 소스 코드 분석 편 II ( 회귀분석)
48
앙상블 모형(배깅&부스팅&랜덤 포레스트)
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앙상블 모형(배깅&부스팅&랜덤 포레스트)
53
분류 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(로지스틱 회귀분석, 인공 신경망)
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분류 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(로지스틱 회귀분석, 인공 신경망)
54
분류 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (의사결정 나무, 배깅, 부스팅)
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분류 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (의사결정 나무, 배깅, 부스팅)
55
분류 분석 소스 코드 분석 편 III (서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈)
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분류 분석 소스 코드 분석 편 III (서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈)
56
분류 분석 소스 코드 분석 편 IV (KNN, 모형 평가)
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분류 분석 소스 코드 분석 편 IV (KNN, 모형 평가)
62
군집 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(계층형 군집, k-means)
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군집 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(계층형 군집, k-means)
63
군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (혼합 군집 기법, SOM(자기 조직화 지도))
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군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (혼합 군집 기법, SOM(자기 조직화 지도))
64
군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅲ (DBSCAN)
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군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅲ (DBSCAN)
수강후기
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