목차
PART 1. 빅데이터 분석 기획
Chapter 1. 빅데이터의 이해
1. 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 인력
2. 빅데이터 기술 및 제도
- 빅데이터 플랫폼
- 빅데이터 분석 프로세스 절차
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법, 제도
- 개인정보 활용
Chapter 2. 데이터 분석 계획
1. 분석 방안 수립
- 분석 로드맵 설정
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
2. 분석 작업 계획
- 데이터 확보 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획
1. 데이터 수집 및 전환
- 데이터 수집 절차
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 속성 파악
- 데이터 변환/통합
- 데이터 비식별화
- 데이터 변환 후 품질 검증
2. 데이터 적재와 저장
- 데이터 적재
- 데이터 저장
PART 2. 빅데이터 탐색
Chapter 1. 데이터 전처리
1. 데이터 전처리
- 데이터 정제
- 데이터 결측값(Missing Values) 처리
- 데이터 이상값 처리
- 분석 변수 처리
Chapter 2. 데이터 탐색
1. 데이터 탐색 개념
- 데이터 탐색 개념
- 기초통계량
- 시각화를 통한 탐색적 자료분석
- 다중공선성
2. 고급 데이터 탐색
- 시공간 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
Chapter 3. 통계 기법 이해
1, 기술통계
- 데이터 요약
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
2, 추론통계
- 점추정
- 구간추정
- 가설검정
PART 3. 빅데이터 모델링
Chapter 1. 분석 모형 설계
1. 분석절차 수립
- 분석 모형 선정
- 분석 모형 정의
- 분석 모형 구축절차
2. 분석 환경 구축
- 분석 도구 선정
- 데이터 분할
Chapter 2. 분석 기법 적용
1. 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 해석
Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선
1. 분석 모형 평가
- 평가 지표
- 분석 모형 진단
- 교차검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
2. 분석 모형 개선
- 과대적합 방지
- 매개변수 최적화
- 분석 모형 융합
- 최종 모형 선정
Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용
1. 분석결과 해석
- 분석 모형 해석
- 비즈니스 기여도 평가
2. 분석결과 시각화
- 시각화
- 시간 시각화
- 공간 시각화
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
3. 분석결과 활용
- 분석 모형 전개
- 분석결과 활용 시나리오 개발
- 분석 모형 모니터링
- 분석 모형 리모델링
PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사
1회 빅데이터분석기사 모의고사
2회 빅데이터분석기사 모의고사