전체 목차

빅데이터분석기사 · 100일 과정

12월 6일 (월)부터 시작하는 과정이에요.
목차만 미리 볼 수 있습니다.

🗺️

1.빅데이터 분석 기획

0/20
  • 1

    빅데이터의 개념과 특징(3V·5V)

    27/12/06
  • 2

    빅데이터의 가치와 활용 사례

    27/12/07
  • 3

    데이터 산업 구조와 데이터 사이언스

    27/12/08
  • 4

    분석 조직과 인력 구성

    27/12/09
  • 5

    분석 과제 발굴과 분석 로드맵

    27/12/10
  • 6

    하향식·상향식 접근법

    27/12/11
  • 7

    분석 방법론: KDD와 CRISP-DM

    27/12/12
  • 8

    빅데이터 분석 방법론 5단계

    27/12/13
  • 9

    분석 마스터플랜과 우선순위 평가

    27/12/14
  • 10

    데이터 거버넌스와 데이터 품질 관리

    27/12/15
  • 11

    데이터 수집: 정형·반정형·비정형

    27/12/16
  • 12

    데이터 수집 기술: 크롤링·API·로그

    27/12/17
  • 13

    데이터 저장: HDFS와 NoSQL

    27/12/18
  • 14

    분산 처리: 맵리듀스와 스파크

    27/12/19
  • 15

    데이터 전처리 개요와 절차

    27/12/20
  • 16

    결측값 처리 기법

    27/12/21
  • 17

    이상값 탐지와 처리

    27/12/22
  • 18

    개인정보 비식별 조치와 가명처리

    27/12/23
  • 19

    데이터 3법과 분석 윤리

    27/12/24
  • 20

    분석 기획 총정리 & 빈출 포인트

    27/12/25
🔍

2.빅데이터 탐색

0/24
  • 21

    탐색적 데이터 분석(EDA)의 개념

    27/12/26
  • 22

    기술통계: 중심경향치

    27/12/27
  • 23

    기술통계: 산포도와 분포의 형태

    27/12/28
  • 24

    상관관계 분석

    27/12/29
  • 25

    탐색적 시각화 기법

    27/12/30
  • 26

    데이터 변환: 정규화와 표준화

    27/12/31
  • 27

    데이터 변환: 로그·박스콕스 변환

    28/01/01
  • 28

    차원 축소: 주성분분석(PCA)

    28/01/02
  • 29

    차원 축소: 요인분석과 LDA

    28/01/03
  • 30

    변수 선택 기법

    28/01/04
  • 31

    파생변수 생성과 특징 공학

    28/01/05
  • 32

    불균형 데이터 처리: 언더·오버샘플링

    28/01/06
  • 33

    표본추출 기법

    28/01/07
  • 34

    확률과 확률변수 기초

    28/01/08
  • 35

    이산확률분포: 이항·포아송

    28/01/09
  • 36

    연속확률분포: 정규·t·카이제곱·F

    28/01/10
  • 37

    중심극한정리와 표본분포

    28/01/11
  • 38

    추정: 점추정과 구간추정

    28/01/12
  • 39

    가설검정의 원리와 1종·2종 오류

    28/01/13
  • 40

    모수 검정: t검정과 분산분석

    28/01/14
  • 41

    비모수 검정

    28/01/15
  • 42

    카이제곱 검정과 교차분석

    28/01/16
  • 43

    시계열 데이터의 탐색

    28/01/17
  • 44

    빅데이터 탐색 총정리 & 빈출 포인트

    28/01/18
🤖

3.빅데이터 모델링

0/26
  • 45

    분석 모형 설계와 데이터 분할

    28/01/19
  • 46

    회귀분석: 단순선형회귀

    28/01/20
  • 47

    회귀분석: 다중선형회귀와 다중공선성

    28/01/21
  • 48

    정규화 회귀: 릿지·라쏘·엘라스틱넷

    28/01/22
  • 49

    로지스틱 회귀

    28/01/23
  • 50

    의사결정나무의 원리와 분할 기준

    28/01/24
  • 51

    앙상블: 배깅과 랜덤포레스트

    28/01/25
  • 52

    앙상블: 부스팅과 XGBoost

    28/01/26
  • 53

    서포트 벡터 머신(SVM)

    28/01/27
  • 54

    K-최근접 이웃(KNN)

    28/01/28
  • 55

    나이브 베이즈 분류

    28/01/29
  • 56

    인공신경망의 구조와 학습

    28/01/30
  • 57

    딥러닝: CNN과 RNN 개요

    28/01/31
  • 58

    군집분석: K-평균

    28/02/01
  • 59

    군집분석: 계층적 군집과 DBSCAN

    28/02/02
  • 60

    연관규칙 분석

    28/02/03
  • 61

    시계열 분석: 정상성과 ARIMA

    28/02/04
  • 62

    시계열 분석: 분해법과 지수평활

    28/02/05
  • 63

    범주형 자료 분석

    28/02/06
  • 64

    다변량 분석

    28/02/07
  • 65

    비정형 데이터 분석: 텍스트 마이닝

    28/02/08
  • 66

    비정형 데이터 분석: 사회연결망 분석

    28/02/09
  • 67

    과적합과 규제, 학습 곡선

    28/02/10
  • 68

    하이퍼파라미터 튜닝과 교차검증

    28/02/11
  • 69

    앙상블 결합과 스태킹

    28/02/12
  • 70

    빅데이터 모델링 총정리 & 빈출 포인트

    28/02/13
📊

4.빅데이터 결과 해석

0/16
  • 71

    분석 모형 평가 개요

    28/02/14
  • 72

    분류 모형 평가: 혼동행렬

    28/02/15
  • 73

    정확도·정밀도·재현율·F1 스코어

    28/02/16
  • 74

    ROC 곡선과 AUC

    28/02/17
  • 75

    회귀 모형 평가: MSE·RMSE·MAE·결정계수

    28/02/18
  • 76

    군집 모형 평가: 실루엣 계수

    28/02/19
  • 77

    교차검증과 일반화 오차

    28/02/20
  • 78

    모형 개선과 재학습

    28/02/21
  • 79

    분석 결과 해석과 인사이트 도출

    28/02/22
  • 80

    데이터 시각화의 원칙

    28/02/23
  • 81

    시각화 유형별 활용

    28/02/24
  • 82

    인포그래픽과 대시보드 설계

    28/02/25
  • 83

    분석 결과 활용과 의사결정

    28/02/26
  • 84

    모형 모니터링과 운영

    28/02/27
  • 85

    분석 보고서 작성

    28/02/28
  • 86

    결과 해석 총정리 & 빈출 포인트

    28/02/29
🐍

실기 · 작업형

0/14
  • 87

    실기 시험 환경과 유형별 구성

    28/03/01
  • 88

    작업형 1유형: 데이터 전처리 패턴

    28/03/02
  • 89

    작업형 1유형: 정렬·집계·조건 필터링

    28/03/03
  • 90

    작업형 2유형: 분류 모델 파이프라인

    28/03/04
  • 91

    작업형 2유형: 회귀 모델 파이프라인

    28/03/05
  • 92

    작업형 2유형: 전처리와 인코딩 실전

    28/03/06
  • 93

    작업형 3유형: 가설검정 코드

    28/03/07
  • 94

    작업형 3유형: 회귀분석 통계량 해석

    28/03/08
  • 95

    pandas 핵심 함수 정리

    28/03/09
  • 96

    scikit-learn 핵심 API 정리

    28/03/10
  • 97

    scipy.stats 검정 함수 정리

    28/03/11
  • 98

    실기 모의고사 1회분 풀이

    28/03/12
  • 99

    실기 모의고사 2회분 풀이

    28/03/13
  • 100

    최종 점검: 시험 전날 체크리스트

    28/03/14

공개 규칙

하루에 한 개씩 순서대로 열립니다. 진도가 밀려도 이미 열린 회차는 언제든 다시 볼 수 있어요. 아직 열리지 않은 회차는 옆에 공개 예정일이 표시됩니다.