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얼리버드 할인 중
NEW 데이터 사이언스 데이터 분석
Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 실무과정 Part.5 데이터 분석 및 시각화
3명이 수강하고 있어요.

30%

37,730원

53,900원
지식공유자 : 유용한IT학습
총 31개 수업˙총 30시간 57분
12개월 동안 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
폴더에 추가 1 공유
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터 시각화] 강의입니다.

빅데이터 개발 및 분석 실무에 관심이 있는 분들을 대상으로 빅데이터 수집, 개발 및 분석 노하우를 익힐 수 있도록 구성한 강의입니다. (Part 5: 데이터 분석 및 시각화)

✍️
이런 걸
배워요!
빅데이터 수집 관련 기술 및 제품에 대한 인사이트
데이터 요구사항 도출 및 유형별 분류 및 특성에 대한 파악
실무 데이터사이언티스트로서의 데이터 수집 노하우 습득

빅데이터 전문가, 나도 할 수 있다! 
기초부터 실전 노하우까지 익혀보세요.

현직 DS 전문가의 
빅데이터 개발 및 분석 노하우!

나날이 빅데이터(Big Data)에 대한 관심이 높아지고 있는 요즈음입니다. 데이터 분석 관련 역량을 요구하는 채용 공고도 많고, 빅데이터분석기사나 ADP 등 관련 자격증 취득을 둘러싼 인기도 늘고 있죠. 그렇지만 막상 데이터 사이언티스트 전문가로 거듭나기 위해 필요한 지식에 대한 진입 장벽은 여전히 높게만 느껴집니다.

이 강의는 회사 내에서 빅데이터 개발 및 분석 업무로 보직 변경을 하고자 하는 분들을 위해 기획되었습니다. 현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 빅데이터 개발 및 분석 노하우를 전해드리며, 체계적으로 한 단계 한 단계씩 내용을 학습해볼 수 있도록 강의를 구성하였습니다. 함께 도전해보실까요?


다음 내용을 
학습합니다.

  • ✅ 비즈니스 목표와 전략 및 방침에 따라 데이터마이닝 기반의 데이터 분석을 도입하고 전체 프로세스를 관리할 수 있습니다.
  • ✅ 통계학 기반의 데이터 분석과 머신러닝 기반의 데이터 분석의 차이와 활용 목적을 이해하고 활용 목적에 맞추어 머신러닝 기법의 적용 필요성을 판단할 수 있습니다.
  • ✅ 해결하고자 하는 이슈에 따라 데이터 구조의 설명과 패턴화에 적합한 머신러닝 기법을 선정하고 적용 절차를 계획할 수 있습니다.
  • ✅ 분석하고자 하는 목적 및 데이터 세트 특성에 따라 머신러닝 기법 적용을 위한 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트 분할 기준을 판단할 수 있습니다.
  • ✅ 수립된 분석 계획에 따라 실제로 정확한 분류나 예측 모형화를 위해 적합한 머신러닝 기법을 적용할 수 있습니다.
  • ✅ 연속형 목적변수(혹은 반응변수)가 주어진 경우, 이의 문제 해결을 위해 다양한 수치 예측 모델을 비교해 보고 최적의 수치예측모델을 선정하여 적용할 수 있습니다.
  • ✅ 다양한 군집화 기법을 적용해보고 최적의 군집화 기법을 선정하여 적용할 수 있습니다. 

예제로 배우는 데이터 마이닝

회귀분석


연관 과정을 
확인해보세요.

본 과정은 총 5개의 파트로 이루어져 있습니다.
이 강의는 5번째 파트로, 통계학 기반의 데이터 분석 및 다양한 기법을 활용한 데이터 시각화에 대해 다룹니다. (5/5)

Part.1: 빅데이터 수집 (선수 강의)
Part.2: 빅데이터 처리/탐색 (선수 강의)
Part.3: 빅데이터 처리, 탐색 (선수 강의)
Part.4: 데이터 탐색(R) 분석 (선수 강의)

📢 수강 전 확인해주세요!

  • 이 강의는 지식공유자의 [질문/답변]을 제공하지 않는 강의입니다. 
  • 강의 오디오에 노이즈가 발생하고 있습니다. 수강신청 전, 커리큘럼 내 [미리보기] 를 통해 강의 영상의 음질 및 화질을 확인해 주시기 바랍니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
데이터분석 분야 및 관련 분야 취업 및 ADP 자격에 관심 있으신 분
빅데이터 분석 기사 취득에 관심 있으신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 실무과정 Part.1~4학습자

안녕하세요
유용한IT학습 입니다.
유용한IT학습의 썸네일

유용한 IT 강의를 통해 여러분의 성장을 돕겠습니다.

커리큘럼 총 31 개 ˙ 30시간 57분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 데이터 분석 및 시각화 1
빅데이터 분석에서 사용할 기술(임팔라, 제플린) 설치 (1/2) (강의 자료 포함) 미리보기 60:02 빅데이터 분석에서 사용할 기술(임팔라, 제플린) 설치 (2/2) 미리보기 60:03
데이터마이닝 단계 60:05
예제로 배우는 데이터마이닝 (예측) 62:24
데이터 정규화(표준화) 및 리스케일링 60:11
모델 구축 : 선형 회귀 분석을 이용한 예제 62:21
데이터 탐색을 위한 시각화 (1/3) 42:29
데이터 탐색을 위한 시각화 (2/3) 34:13
데이터 탐색을 위한 시각화 (3/3) 58:34
차트 조절 59:10
특화된 시각화 50:16
섹션 1. 데이터 분석 및 시각화 2
주성분 분석 (강의 자료 포함) 미리보기 59:29 피벗 테이블 미리보기 51:28
PCA 59:20
예측 성능의 평가 60:15
분류 모형 평가 67:45
향상 차트(Lift Chart) 62:56
분류 목적의 머신러닝 기법 적용 56:33
knn 32:52
나이브 베이즈(Naive Bayes) 기법 60:01
분류 회귀 나무 52:39
섹션 2. 데이터 분석 및 시각화 3 (예제)
전처리 (강의 자료 포함) 미리보기 79:27 추정, 신뢰구간 미리보기 49:17
가설검정 117:17
두 모집단 간의 추론 94:59
분산분석 93:23
일원분산분석 32:12
이원분산분석 29:08
교차분석 (1/2) 37:46
교차분석 (2/2) 52:02
회귀분석 99:19
강의 게시일 : 2021년 11월 09일 (마지막 업데이트일 : 2021년 11월 23일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
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기업 교육을 위한 인프런
“인프런 비즈니스” 를 통해 모든 팀원이 인프런의 강의를
자유롭게 학습하는 환경을 제공하세요.
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