진도율 80% 이상

데이터분석 준전문가(ADsP)

66차시, 07시간 55분

01차시데이터와 정보

10분

02차시데이터베이스의 정의와 특징

7분

03차시데이터베이스의 활용

9분

04차시빅데이터의 이해

9분

05차시빅데이터의 가치와 비즈니스 모델

8분

06차시빅데이터 위기 요인과 통제방안

8분

07차시빅데이터 분석과 전략 인사이트

7분

08차시빅데이터의 미래

7분

09차시인사이트 도출을 위한 데이터 사이언스

7분

10차시분석 기획 방향성 도출

6분

11차시분석 방법론

9분

12차시분석 과제 발굴

6분

13차시분석 프로젝트 관리 방안

6분

14차시마스터 플랜 수립

5분

15차시분석 거버넌스 체계 수립

8분

16차시분석환경

8분

17차시데이터 구조의 이해

6분

18차시데이터 구조 변환과 변수 참조

5분

19차시기초 함수

7분

20차시반복 구문과 조건문

5분

21차시기타 유용한 기능들

5분

22차시그래픽 기능

7분

23차시reshapr을 활용한 데이터 마트 개발

7분

24차시sqldf를 이용한 데이터 분석

7분

25차시plyr

9분

26차시데이터 테이블

10분

27차시EDA(기초분석 및 데이터 관리)

8분

28차시결측값과 이상값(기초분석 및 데이터 관리)

9분

29차시통계분석의 이해

9분

30차시통계분석

3분

31차시확률 및 확률 분포

5분

32차시추정과 가설 검정

7분

33차시비모수 검정

4분

34차시기초 통계분석 개요

7분

35차시상관분석

7분

36차시회귀분석

9분

37차시기초 통계분석 소스 코드 분석 편 I (상관분석)

7분

38차시기초 통계분석 소스 코드 분석 편 II ( 회귀분석)

8분

39차시다차원척도법

7분

40차시주성분 분석

7분

41차시정상성

6분

42차시시계열 분석(시계열 모형)

6분

43차시시계열 분석 소스 코드 분석 편

8분

44차시데이터 마이닝 개요

8분

45차시로지스틱 회귀분석

6분

46차시인공 신경망

7분

47차시의사결정 나무

7분

48차시앙상블 모형(배깅&부스팅&랜덤 포레스트)

5분

49차시서포트 벡터 머신

7분

50차시나이브 베이즈

7분

51차시KNN(k-인접 이웃) 모형

7분

52차시모형 평가

6분

53차시분류 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(로지스틱 회귀분석, 인공 신경망)

7분

54차시분류 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (의사결정 나무, 배깅, 부스팅)

6분

55차시분류 분석 소스 코드 분석 편 III (서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈)

5분

56차시분류 분석 소스 코드 분석 편 IV (KNN, 모형 평가)

7분

57차시계층적 군집

6분

58차시k 평균 군집

5분

59차시혼합 분포 군집

5분

60차시SOM(자기 조직화 지도)

5분

61차시밀도 기반 분석

6분

62차시군집 분석 소스 코드 분석 편Ⅰ(계층형 군집, k-means)

6분

63차시군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅱ (혼합 군집 기법, SOM(자기 조직화 지도))

5분

64차시군집 분석 소스 코드 분석 편 Ⅲ (DBSCAN)

5분

65차시장바구니 분석(연관 탐사)

7분

66차시연관 탐사 분석 소스 코드 분석 편

7분