[빅데이터 러닝센터] (무료) KNIME으로 시작하는 분석 Skill-Up

65차 오픈하우스는 변수 유형의 전환에 따라 데이터 분석이 풍요롭게 됨을 보이는 데 있습니다. 크게 점수화, 구간화, 최적 척도화를 다룹니다. 66차 오픈하우스는 주변효과의 개념과 이해, 부그룹 분석에 대해 자세하게 학습합니다.

63차 오픈하우스는 효과크기의 개념과 SPSS의 효과크기 출력결과를 설명합니다. 또한 표본크기와 검정력의 개념과 SPSS의 검정력 분석방법에 대해 다룹니다. 64차 오픈하우는 선형 회귀의 확장과 진화에 대해 자세하게 학습합니다.

KoreaPlus SPSS를 활용하여 PSM에 대해 학습합니다.

KoreaPlus SPSS를 활용하여 Text Analytics에 대해 학습합니다.

빅데이터는 다양한 비즈니스 영역과 접목되어 발전되고 있습니다. 특히 빅데이터는 비즈니스의 최신 트렌드를 파악하는데 용이합니다. 이에 마케팅, 금융, 의료분야 빅데이터 활용사례를 학습 후, 빅데이터 플랫폼 구축과 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용 할 수 있는 방법을 알아보고자 합니다. 빅데이터를 통한 비즈니스 환경 분석과 새로운 비즈니스 창출! 4차 산업시대의 새로운 비즈니스 환경을 모색하는 모든 직장인들의 고민의 시작입니다.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT'의 활용법을 다루는 일곱 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 핵심 데이터 개념 ,Azure의 관계형 데이터 ,Azure의 비관계형 데이터,Azure의 분석 워크로드에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공함으로서 자격증 취득은 물론 데이터 전문가로의 첫걸음 다지는 의미있는 교육 기회로 활용 할 수 있습니다

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

이 강의는 주관 기관의 출제 가이드를 바탕으로 경영정보시각화 실기 시험(태블로)에 꼭 필요한 핵심 개념과 기능을 체계적으로 익히는 것을 목표로 합니다. 실전에서 자주 출제되는 기능들을 자유롭게 활용할 수 있도록 실습 중심으로 구성하였으며, 모의고사 A, B형 문제 풀이를 통해 출제 유형에 대한 이해와 문제 해결 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다. 강의안 및 강의자료는 https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime 에서 확인하실 수 있습니다.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

데이터 분석가로 취업하고 싶으신가요? 제가 겪었던 부분을 기반으로 실제 회사에서 데이터 직군별 업무에 대해서 한 번 살펴볼게요.

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 프로그래밍을 위한 도구 사용법을 이해하고 문제해결을 위한 알고리즘을 설계할 수 있는 역량을 배양합니다.

"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.

R로 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 분들이 시험을 대비할 수 있도록 도와드립니다. 빅데이터 분석기사 실기 시험에 출제되었던 문제들을 바탕으로 꼭 필요한 부분들만 선별해서 알려드립니다. 과정을 완료하시면 빅데이터 분석기사 실기 합격에 한 걸음 다가가실 수 있습니다. 최근 시험 기출 문제를 리뷰하고 관련 스크립트와 데이터를 업로드 해두었습니다. 최근 시험에 대한 내용도 확인하세요.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

아두이노와 풍력센서를 이용하여 데이터를 수집하고 빅데이터를 분석하는 실전 프로젝트 강의입니다.

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빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.