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1과목-빅데이터 분석기획
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빅데이터의 특징
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빅데이터의 가치, 빅데이터 활용기법, 빅데이터의 영향
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데이터 준비 단계, 데이터 분석 단계, KDD, CRISP-DM 분석 방법론
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데이터 수집, 데이터 유형 분류, 빅데이터 수집 기술
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데이터 유형, 데이터 속성, 데이터 변환
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데이터 품질 지표, 품질 진단, 데이터 적제, 데이터 저장
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분산 파일 시스템 - GFS, HDFS), 기업 내부 데이터베이스 솔루션
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2과목-빅데이터 탐색
레슨 14개
데이터 정제- 이상값 처리
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변수 선택, 차원 축소 기법 (주성분 분석 1/2)
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분포표 사용법
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가설검정(가설종류 ~ 신뢰수준, 기각역, 유의수준)
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가설검정(검정통계량) ~ 분석 방법 선정(데이터마이닝, 기계학습)
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3과목-빅데이터모델링
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통계기반 분석 모형, 분석 모형 구축 절차, 데이터 분할(홀드아웃, 교차검증, 붓스트랩)
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회귀모형의 종류, 가정, 그래프 분석, 정규성 검정, 회귀모형 해석 1/2
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회귀모형 해석 2/2, 과적합, Ridge, Lasso, Elastic Net, 설명 변수 선택
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로지스틱 회귀
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의사결정나무, SVM, 앙상블(Bagging, Boosting)
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모수적, 비모수적 추론 개요, 모수적 추론의 종류
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다변량 분석(시계열 모형)
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4과목-결과해석
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베이지안 기법, 텍스트 마이닝, SNA 안내, 회귀모형 평가지표
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분류모형 평가지표, parameter, hyper-parameter
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추가영상 (3과목)
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계층적군집 종류 덴드로그램 거리
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계층적 군집의 이해
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군집분석의 종류
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베이지안 분석R
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추가영상 (4과목)
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분류모형 문제풀이 P1
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시각화 1
07:59
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