빅데이터 분석기사

PART 1. 빅데이터 분석 기획Chapter 1. 빅데이터의 이해1. 빅데이터의 개요 및 활용- 빅데이터의 등장 배경- 빅데이터의 개념- 빅데이터의 특징- 빅데이터의 가치- 가치 측정 이슈- 빅데이터 가치 산정 프레임워크- 데이터 산업의 이해- 빅데이터 조직 및 인력2. 빅데이터 기술 및 제도- 빅데이터 플랫폼- 빅데이터 분석 프로세스 절차- 빅데이터와 인공지능- 개인정보 법, 제도- 개인정보 활용Chapter 2. 데이터 분석 계획1. 분석 방안 수립- 분석 로드맵 설정- 분석 문제 정의- 데이터 분석 방안2. 분석 작업 계획- 데이터 확보 계획- 분석 절차 및 작업 계획Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획1. 데이터 수집 및 전환- 데이터 수집 절차- 데이터 유형 및 속성 파악- 데이터 속성 파악- 데이터 변환/통합- 데이터 비식별화- 데이터 변환 후 품질 검증2. 데이터 적재와 저장- 데이터 적재- 데이터 저장 PART 2. 빅데이터 탐색Chapter 1. 데이터 전처리1. 데이터 전처리- 데이터 정제- 데이터 결측값(Missing Values) 처리- 데이터 이상값 처리- 분석 변수 처리Chapter 2. 데이터 탐색1. 데이터 탐색 개념- 데이터 탐색 개념- 기초통계량- 시각화를 통한 탐색적 자료분석- 다중공선성2. 고급 데이터 탐색- 시공간 데이터 탐색- 다변량 데이터 탐색- 비정형 데이터 탐색Chapter 3. 통계 기법 이해1, 기술통계- 데이터 요약- 표본추출- 확률분포- 표본분포2, 추론통계- 점추정- 구간추정- 가설검정 PART 3. 빅데이터 모델링Chapter 1. 분석 모형 설계1. 분석절차 수립- 분석 모형 선정- 분석 모형 정의- 분석 모형 구축절차2. 분석 환경 구축- 분석 도구 선정- 데이터 분할Chapter 2. 분석 기법 적용1. 분석 기법- 회귀분석- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)- 의사결정나무 기법- 인공신경망- 서포트 벡터 머신- 연관성분석- 군집분석- 범주형 자료분석- 다변량분석- 시계열분석- 베이지안 기법- 딥러닝 분석- 비정형 데이터 분석- 앙상블 분석- 비모수 통계 PART 4. 빅데이터 결과 해석Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선1. 분석 모형 평가- 평가 지표- 분석 모형 진단- 교차검증- 모수 유의성 검정- 적합도 검정2. 분석 모형 개선- 과대적합 방지- 매개변수 최적화- 분석 모형 융합- 최종 모형 선정Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용1. 분석결과 해석- 분석 모형 해석- 비즈니스 기여도 평가2. 분석결과 시각화- 시각화- 시간 시각화- 공간 시각화- 관계 시각화- 비교 시각화- 인포그래픽3. 분석결과 활용- 분석 모형 전개- 분석결과 활용 시나리오 개발- 분석 모형 모니터링- 분석 모형 리모델링 PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사1회 빅데이터분석기사 모의고사2회 빅데이터분석기사 모의고사

출처: 국립중앙도서관 서지정보