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신청기간 2024.07.01 00:00 ~ 2024.07.31 23:50
교육기간 2024.07.01 00:00 ~ 2024.07.31 23:50
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교육목적
○ 빅데이터 분석 기획, 즉 업무 도메인으로부터 과제를 도출하고 목표를 수립하여 프로젝트를 계획하는 방법을 학습
○ 분석 요건에 대한 문제점과 개선목표가 포함된 빅데이터 요건 정의서를 토대로, 분석의 기본정보, 성과측정의 기준, 데이터 정보, 데이터 적용성 판단 등의 내용을 기술한 기획의도가 명확히 담겨 있는 분석 목표 정의서를 작성
교육내용
1차시
○ 가설과 오류
○모집단과 표본설정
○ 확률분포와 검정통계량
○ 유의수준과 신뢰구간
2차시
○ 확률밀도함수와 확률질량함수
○ 척도와 변수에 따른 통계분석 방법과 종류
○ 독립성 검정과 적합도 검정
3차시
○ 빅데이터 처리 기술
○ 빅데이터 분석 도구와 활용
○ 데이터 시각화의 사용
4차시
○ 상관분석의 개념
○ 상관분석의 특징
○ R을 이용한 상관분석
5차시
○ 회귀분석의 개념
○ 회귀분석의 특성
○ R을 이용한 회귀분석
6차시
○ 분산분석의 개념
○ 분산분석의 특성
○ R을 이용한 분산분석
7차시
○ 주성분분석의 개념
○ 주성분분석의 예시와 활용
○ R을 이용한 주성분분석
8차시
○ 로지스틱 회귀분석의 개념
○ 로지스틱 회귀분석의 예시와 활용
○ R을 이용한 로지스틱 회귀분석
9차시
○ 예측분석의 개념
○ 예측분석의 예시와 활용
○ R을 이용한 예측분석
10차시
○ 군집화의 개념
○ 군집화의 예시와 활용
○ R을 이용한 군집화
11차시
○ 파생변수의 개념
○ 파생변수의 예시와 활용
○ R을 이용한 파생변수 실습
12차시
○ 앙상블 기법의 개념
○ 앙상블 기법의 종류와 활용
○ R을 이용한 앙상블 기법
13차시
○ 예측 오차의 개념
○ 예측 모델 종류별 적합도 평가 방법
○ R을 이용한 예측 모델 성능 평가
14차시
○ 교차 유효성의 개념
○ 교차 유효성 검사의 종류
○ R을 이용한 예측 모델 성능 평가
15차시
○ 컨퓨전 매트릭스의 개념
○ 컨퓨전 매트릭스의 이용
○ R을 이용한 컨퓨전 매트릭스 분류 모델 성능 평가
16차시
○ ROC 곡선의 개념
○ ROC 곡선의 사례와 활용
○ R을 이용한 ROC 곡선 이용 분류 모델 성능 평가
17차시
○ 분류 모델과 내부 평가
○ 데이터 셋의 분류와 활용
○ 모델 평가의 절차와 과정
18차시
○ 분석 알고리즘의 이해
○ 시스템 적용까지의 분석 모형 개발 절차
○ 검증 완료 모델 운영시스템의 적용
19차시
○ 생명주기의 개념
○ 정보시스템 생명주기
○ 분석 모델 시스템 생명주기
신청하기 : https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=281
