빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있는 역량을 검증할 수 있는 자격 취득을 위한 과정이며,
뿐만 아니라 수강 후 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로
정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행할 수 있다.
[도서정보]
- 2025 빅데이터분석기사 필기 한권완성 | 예문에듀 | 33,000원
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1. 데이터 분석 능력 향상을 원하는 직장인
2. 빅데이터분석기사 자격증 취득을 원하는 자
1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 1차시 | 빅데이터 분석 개요(1) |
| 2차시 | 빅데이터 분석 개요(2) |
| 3차시 | 빅데이터 개요 및 활용 |
| 4차시 | 빅데이터 기술 및 제도(1) |
| 5차시 | 빅데이터 기술 및 제도(2) |
| 6차시 | 빅데이터 기술 및 제도(3) |
| 7차시 | 분석방안 수립(1) |
| 8차시 | 분석방안 수립(2) |
| 9차시 | 분석방안 수립(3) |
| 10차시 | 분석방안 수립(4) |
| 11차시 | 분석작업 계획 |
| 12차시 | 데이터 수집 및 전환(1) |
| 13차시 | 데이터 수집 및 전환(2) |
| 14차시 | 데이터 적재 및 저장 |
| 15차시 | 통계 이해 |
| 16차시 | 데이터 전처리 |
| 17차시 | 분석변수 처리(1) |
| 18차시 | 분석변수 처리(2) |
| 19차시 | 분석변수 처리(3) |
| 20차시 | 분석변수 처리(4) |
| 21차시 | 데이터 탐색 기초(1) |
| 22차시 | 데이터 탐색 기초(2) |
| 23차시 | 데이터 탐색 기초(3) |
| 24차시 | 고급 데이터 탐색 |
| 25차시 | 기술 통계(1) |
| 26차시 | 기술 통계(2) |
| 27차시 | 기술 통계(3) |
| 28차시 | 추론 통계(1) |
| 29차시 | 추론 통계(2) |
| 30차시 | 분석 절차 수립 및 환경구축 |
| 31차시 | 회귀분석 |
| 32차시 | 로지스틱 회귀분석 |
| 33차시 | 의사결정나무 분석 |
| 34차시 | 인공신경망 분석 |
| 35차시 | 서포트벡터머신, 연관성분석 |
| 36차시 | 군집 분석 |
| 37차시 | 범주형 자료분석(1) |
| 38차시 | 범주형 자료분석(2) |
| 39차시 | 다변량 분석(1) |
| 40차시 | 다변량 분석(2) |
| 41차시 | 시계열 분석(1) |
| 42차시 | 시계열 분석(2) |
| 43차시 | 베이지안 기법 |
| 44차시 | 딥러닝 분석(1) |
| 45차시 | 딥러닝 분석(2) |
| 46차시 | 딥러닝 분석(3) |
| 47차시 | 비정형 데이터 분석(1) |
| 48차시 | 비정형 데이터 분석(2) |
| 49차시 | 앙상블 분석 (1) |
| 50차시 | 앙상블 분석 (2) |
| 51차시 | 비모수 통계 (1) |
| 52차시 | 비모수 통계 (2) |
| 53차시 | 평가 지표(1) |
| 54차시 | 평가 지표(2) |
| 55차시 | 분석 모형 진단, 교차 검증 |
| 56차시 | 모수 유의성 검정, 적합도 검정 |
| 57차시 | 과대적합 방지 |
| 58차시 | 매개변수 최적화 |
| 59차시 | 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정 |
| 60차시 | 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 |
| 61차시 | 시각화 개요, 시간 시각화 |
| 62차시 | 공간 시각화, 관계 시각화 |
| 63차시 | 비교 시각화, 인포그래픽 |
| 64차시 | 분석 결과 활용 |
| 평가항목 | 진도율 | 시험 | 과제 | 진행단계평가 | 수료기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | - | 100% | 0% | 0% | - |
| 수료조건 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 60점 이상 |