컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
빅데이터분석기사 실기 (교재 포함)
총 학습시간 22시간 30분
[수강안내]
※ 정규학습일수는 180일입니다.
※ 교재는 [2022 공개적 교재 - 빅데이터분석기사 실기] 로 진행됩니다.
※ 강의 세부 목차는 추후 변경될 수 있습니다.
■ 교환.환불규정 ■
1) 결제 후 7일 이내, 이용한 강좌 없을 경우: 전액 환불
2) 결제 후 7일 초과 ~ 수강기간 1/2 이하
- 이용한 강좌가 없을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불
- 이용한 강좌가 있을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불
3) 수강기간 1/2 초과: 환불 불가
*산출기준 예시: 수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000원/20강=7,500원(1강좌)로 산출
※ 유의사항
- 수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.
- 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은, 수강기간에 포함되지 않습니다.
- 환불금액은 결제한 금액 기준이며, 결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다.
※ 구입한 교재는 반송 완료될 시 환불이 가능하며 필기되어 있거나 훼손된 교재는 환불이 불가능합니다.(단, 교재 반송 시 배송비는 회원 부담)
교재
교재명 | 저자 | 출판사 | 상세보기 |
---|---|---|---|
2022 공개적 교재 - 빅데이터분석기사 실기 | 김원표 | (주)와이즈인컴퍼니 | 상세보기 |
차시 | 강의명 | 학습시간 |
---|---|---|
1부 Python 기초 | ||
1차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초-빅데이터분석기사 실기시험 OT | 37분 |
2차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초-Python 설치하기 | 24분 |
3차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초1: 데이터 유형 | 57분 |
4차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초2: 조건과반복문 | 20분 |
5차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초3 - Numpy 함수 | 40분 |
6차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초4: Pandas 함수 기초 | 41분 |
7차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 1부 Python 기초5: Pandas로 데이터 변환하기 | 44분 |
2부 데이터 탐색과 데이터 정제 | ||
8차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제 1 : 단변량 데이터 탐색 | 34분 |
9차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제 2 : 이변량 데이터 탐색 | 22분 |
10차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-이상치 처리 | 33분 |
11차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-변수 변환 | 16분 |
12차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-결측값 처리 | 44분 |
13차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 2부 데이터 탐색과 데이터 정제-데이터 정제 실전 과제 | 35분 |
3부 머신러닝 AtoZ | ||
14차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ : 머신러닝 프로세스 | 30분 |
15차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-맛보기1: 분류 문제(로지스틱 회귀분석) | 60분 |
16차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-맛보기2: 회귀 문제(선형회귀분석) | 21분 |
17차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스1: 범주변수의 변환: one-hot-encoding | 21분 |
18차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스2: 데이터셋 분할과 모델검증 | 34분 |
19차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스3: 데이터 스케일링 | 46분 |
20차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스4: 모델 훈련과 세부튜닝 | 29분 |
21차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스5: 모델 평가 | 31분 |
22차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 3부 머신러닝 AtoZ-프로세스6: 다중분류 | 25분 |
4부 머신러닝 실전 알고리즘 | ||
23차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘1: 로지스틱 회귀모델 | 40분 |
24차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘2: KNN | 26분 |
25차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘3: 나이브 베이즈 | 19분 |
26차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘4: ANN | 40분 |
27차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘5: 서포트 벡터 머신(SVM) | 33분 |
28차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘6: 의사결정나무(Decision Tree) | 21분 |
29차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘7: 랜덤 포레스트(Random Forest) | 20분 |
30차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘8: 투표기반 앙상블 기법 | 20분 |
31차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘9: 앙상블 배깅 | 17분 |
32차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘10: 앙상블 부스팅 | 15분 |
33차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘11: 앙상블 스태킹 | 17분 |
34차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘12: 선형 회귀모델 | 24분 |
35차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘13: 릿지 | 10분 |
36차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘14: 라소 | 6분 |
37차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-지도학습 알고리즘15: 엘라스틱넷 | 10분 |
38차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘1: 군집분석 | 43분 |
39차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘2: DBSCAN | 17분 |
40차시 | 빅데이터분석기사 실기 : 4부 머신러닝 실전 알고리즘-비지도학습 알고리즘3: 연관규칙분석 | 24분 |
5부 문제풀이 | ||
41차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 01 시험환경이해 | 36분 |
42차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 02 작업형1 | 28분 |
43차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 예시문제풀이 : 03 작업형2 | 47분 |
44차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-1 | 27분 |
45차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-2 | 17분 |
46차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 2-3 | 11분 |
47차시 | 빅데이터분석기사 실기 문제풀이 : 기출문제풀이 : 3 | 36분 |
제 3유형 대비 | ||
48차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 | 43분 |
49차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 통계학과 추정 | 103분 |
50차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 가설검정 | 35분 |