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