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빅데이터분석기사 완전정복 필기편 : Part.2 빅데이터 탐색(1)

빅데이터 탐색하기! 데이터 전처리부터 고급 데이터 탐색까지 함께 배워봅시다.

Created byITGO 아이티고

Last updated 5/2024

Korean

What you'll learn

빅데이터 탐색
데이터 전처리
데이터 정제
분석 변수 처리
데이터 탐색의 기초
예상문제 풀이
고급 데이터 탐색

Course content

2 sections • 22 lectures • 13h 39m total length

1 데이터 정제(데이터 전처리 개념, 특징, 과정, 데이터 정제 개념, 과정, 정제 방법, 일관성 유지 정제 방법)35:53
데이터 정제(데이터 결측값 종류 3가지, 결측값 처리 절차, 결측값 처리 방법)32:58
데이터 정제(데이터 이상값 발생원인 7가지, 이상값 검출 방법, 통계기법 이용, 시각화 이용)42:42
데이터 정제(데이터 이상값 처리 방법, 삭제, 대체, 변환)29:30
분석 변수 처리(변수의 개념, 유형 6가지, 변수 선택, 변수 선택 기법, 필터 기법, 래퍼 기법)44:17
분석 변수 처리(임베디드 기법 개념, 라쏘, 릿지, 엘라스틱넷, Select From Model 사례)36:24
분석 변수 처리(차원축소 개념, 차원축소 기법 6가지 개념, 특징)47:14
분석 변수 처리(파생변수 개념, 생성 방법 6가지, 인코딩 개념, 종류 4가지 설명)38:14
분석 변수 처리(변수 변환 개념, 방법 6가지 개념, 예시)34:59
분석 변수 처리(불균형 데이터 처리 개념, 처리 기법 5가지 개념 및 설명)31:24
데이터 전처리 챕터 예상문제 풀이43:09

데이터 탐색의 기초(탐색적 데이터 분석 개념, 필요성, 분석과정 및 절차, 이상치 검출 방법 3가지)43:08
데이터 탐색의 기초(변수 간의 상관성 분석 개념, 종류, 상관분석 기본가정 4가지, 피어슨 상관계수 개념 및 데이터 산점도)30:45
데이터 탐색의 기초(피어슨, 스피어만 상관계수 차이점, 스피어만 상관계수 개념, 특징, 단조 관계 개념)34:02
데이터 탐색의 기초(중심화 경향 기초 통계량 개념, 산술, 기하, 조화 평균, 중앙값, 최빈값, 분위수 개념)34:17
데이터 탐색의 기초(산포도 개념, 분산, 표준편차, 범위, 평균 절대 편차, 사분위범위, 변동계수 개념, 공식, 예시)40:13
데이터 탐색의 기초(자료의 분포 형태, 왜도, 첨도의 개념 특징)35:38
데이터 탐색의 기초(도수분포표, 히스토그램, 막대그래프, 파이차트, 산점도, 줄기 잎 그림, 상자수염 그림 개념, 특징)35:41
고급 데이터 탐색(시공간 데이터 개념, 탐색 방법 3가지, 변량 개념, 변량 데이터 유형 3가지)36:41
고급 데이터 탐색(변량 데이터 탐색 방법 3가지, 비정형 데이터 탐색 방법, 파싱, 파서 개념)27:18
데이터 탐색 예상 문제 풀이-142:11
데이터 탐색 예상 문제 풀이-242:49

Requirements

"한번에 합격하겠다는 의지! 데이터 통계와 데이터 보안 관련 분야 지식이 있으면 좋습니다."

Description

안녕하세요, ITGO 입니다.

본 강의는 빅데이터분석기사 완전정복 필기편 : Part.2 빅데이터 탐색(1) 강의입니다.

빅데이터 분석 기사는 국가 기술 자격증으로 필기와 실기 시험이 있습니다.

본 강의는 빅데이터 분석 기사 자격증 취득을 위한 필기 시험 대비 강의입니다.

빅데이터 분석 기사 필기 시험 핵심 개념부터 예상 문제 풀이까지 제대로 배워 한번에 합격합시다!

누구를 위한 강의인가요?

빅데이터 분석기사(필기) 자격증 취득을 원하시는 분들

데이터 분석 직무로의 취업 및 이직을 준비하시는 분들

데이터 분석에 대해 공부하고자 하시는 분들

무엇을 배우나요?

빅데이터 탐색

데이터 전처리

데이터 정제

분석 변수 처리

데이터 탐색의 기초

고급 데이터 탐색

예상문제 풀이

빅데이터분석기사 완전정복 필기편 : Part.2 빅데이터 탐색(1) 강의에 입문해봅시다~!

그럼 강의에서 만나요 :)

Who this course is for:

빅데이터 분석기사(필기) 자격증 취득을 원하시는 분들
데이터 분석 직무로의 취업 및 이직을 준비하시는 분들
데이터 분석에 대해 공부하고자 하시는 분들