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자격증(자격취득)
데이터분석 전문가 ADP 실기-2
#데이터 분석 #ADP #데이터 시각화 #프로세스
과정소개
데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사 결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 양성하는 과정
학습목표
비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석 기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석 대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터를 분석과제 정의, 분석과제 로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다.
분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의 하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.
다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.
교육대상
데이터분석 분야 및 관련 분야 취업 및 ADP(ADsP) 자격 취득
학습목표
비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석 기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석 대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터를 분석과제 정의, 분석과제 로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다.
분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의 하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.
다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.
#데이터 분석 #ADP #데이터 시각화 #프로세스
분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의 하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.
다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.
#데이터 분석 #ADP #데이터 시각화 #프로세스
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 데이터에 맞는 적합한 머신러닝 알고리즘 기법 선정, 분류 목적을 위한 머신러닝, 로지스틱 회귀 |
| 2차시 | 분류기반 데이터분석 실전, breast cancer 예제를 통한 암 여부 판단(로지스틱 회귀) |
| 3차시 | 분류기반 데이터분석에 대한 평가 방법, 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 주요 평가 지표(정확도, 재현율 F1 score 등) |
| 4차시 | 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 정확도 구하는 법, ROC 커브 구하는 법(TPR과 FPR) |
| 5차시 | 텐서플로우 기본 다지기, 텐서플로우 설치, 뉴런의 구조 |
| 6차시 | 인공신경망에서딥러닝1, 퍼셉트론의 구조, 엑셀로 배우는 퍼셉트론1 |
| 7차시 | 인공신경망에서딥러닝2, 엑셀로 배우는 퍼셉트론2, 계단함수, or 문제와 and 문제를 퍼셉트론으로 해결하기 |
| 8차시 | 패키지설치, R 자료구조, 벡터, 리스트, 매트릭스, 데이터프레임 |
| 9차시 | 분석실습 - 데이터 요약(결측치) 및 탐색, 범주형 데이터(명목형, 순서형) |
| 10차시 | 결측치 처리, 자료형 변환, 데이터 분할, 데이터 분할시 필요한 패키지 |
| 11차시 | 척도별 데이터 분석 방법, 지니 지수, 엔트로피 지수 |
| 12차시 | 결측치 처리(최빈값 등), 자료형변환 문제 실습1 |
| 13차시 | R 제어 구조, ifelse 사용법, within 사용법 |
| 14차시 | 데이터 변환, 파생변수 만들기, 결측치 처리(최빈값 등)와 자료형변환 문제 실습2, tbl df, dplyr |
| 15차시 | 확률 라이브러리, 베이즈 정리, 로짓, odds 개념 |
| 16차시 | 비지도 학습 기본 개념1, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward) |
| 17차시 | 비지도 학습 기본 개념2, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward) 파이썬 실습1 |
| 18차시 | 계층적 군집(병합) 실습, 비계층적 군집(k-means)실습, 거리 개념 |
| 19차시 | 시계열 데이터 다루기 예제 실습, 시계열 데이터 분해 예제 실습 |
| 20차시 | 정상성 데이터에 대한 개념, 정상성 데이터로의 변환 |
| 21차시 | 통계기반 빅데이터 분석, 여러가지 평균, 기술통계(조화평균) 중심경향도 산포도 |
| 22차시 | 이상치 판정, 첨도, 왜도, 정규분포 |
| 23차시 | 조건부 확률, 독립사건, 배반사건, 확률변수 |
| 24차시 | 정규분포, 이항분포, 프아송분포, z 분포, t분포, 카이스퀘어 분포, F 분포 |
| 25차시 | 추정 관련 문제 풀이, 점 추정, 구간 추정 |
| 26차시 | 텍스트마이닝 이론과 실습, 자연어 처리 실기시험을 위한 개념(형태소, 말뭉치, 불용어, 품사 태깅) |
| 27차시 | 토큰화, 어간 추출 이론과 실습, 불용어 이론과 실습 |
| 28차시 | TF-IDF 이론과 실습 |
| 29차시 | Konlpy 개념 및 설치, 한국어 전처리 |
| 30차시 | 전처리 (구두점 제거, 소문자 변환, 공백 제거 함수 만들기) |
