과정상세
핵심! 빅데이터 분석 전문가
교재제공 중급
핵심! 빅데이터 분석 전문가
카테고리
- 학습유형별 대면
- 데이터 사이언스 데이터 분석
과정요약
| 학습시간 | 09:00 ~ 17:00 ( 34시간 ) | 난이도 | 중급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 8 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
빅데이터 비IT직군 알고리즘
빅데이터의 정의가 다양해지고 있는 시점에서 빅데이터 분석은 기술적인 접근 뿐 아니라
'Why'와 'How'의 관점에서 접근하고자 하는 니즈가 확대되고 있습니다.
본 과정은 비IT 직군 (영업, 마케팅, 기획 등 컴퓨터 관련 비 전공자)가
빅데이터 분석 관련 기본 알고리즘부터 현재 활발히 연구되는 트렌드를 함께 학습할 수 있는 과정입니다.
빅데이터 분석의 최종결과는 비즈니스 현장에 다시 적용이 되어야 하나
데이터 엔지니어와 비즈니스 영역 사이의 간극이 존재합니다.
멀티캠퍼스에서는 본 과정을 통해 이를 줄여나갈 수 있는 방법을 제시해드립니다.
📍 과정 특장점
비 IT 직군 대상의 빅데이터 분석과정으로,
기존 흥행영화 속에서 나오는 빅데이터 관련 내용과 최소한의 수학 내용으로
친숙하게 빅데이터 분석에 접근할 수 있도록 내용을 구성했습니다.
빅데이터 분석 결과 중 실패했던 사례들도 함께 학습하여,
실무에서 실패하지 않도록 그 방향성을 알려드립니다.
👩🏻 박00님
지금까지 들었던 멀티캠퍼스 교육 중에 가장 흥미로운 수업이었습니다.
강사님이 설명을 정말 쉽게 해주셔서 처음 접하는 내용이 많았는데도 어려움 없이 수업을 들을 수 있어서 좋았습니다.
👨🏻 이00님
빅데이터분석기사 공부할 때 기계적으로 외웠던 라이브러리들의 이론적 논리모델, 수학적 이해를 할 수 있어서
정말로 큰 도움이 되었습니다. 빅데이터 주입식으로 공부하신 분께 적극 추천합니다.
👧🏻 노00님
강의가 앞으로 혼자 공부하는데 도움이 많이 될 것 같습니다.
관련 자격증 취득할 때, 수식 및 알고리즘 등을 이해하지 못해 암기식으로 넘어가곤 했는데,
이번 강의로 놓쳤던 부분을 다시 공부하게 되었고, 예시랑 추가 자료 등으로 꼼꼼히 잘 설명해 주신 점이 좋았습니다. 감사합니다.
학습목표
- 과정을 통해 빅 데이터 전반의 기본 개념을 이해할 수 있다.
- 여러 알고리즘을 학습하는 것으로 끝나는 것이 아니라 평가기법을 익힐 수 있다.
- 비즈니스 관점에서 빅 데이터를 어떻게 활용할 것인가를 알 수 있다.
- 목적이나 방향이 없는 데이터 분석은 성공적이지 않다는 것을 알 수 있다.
학습대상
- 기업 내 정보화 및 IT 혁신사업 담당자
- 기업 경영지원 전 영역에서 빅 데이터를 사용해야 하는 재직자
- 기업의 전산시스템 및 데이터 관리 담당자
- 데이터 분석가
- 기타 빅 데이터 분석에 관심 있는 재직자 등
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1일차
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- BigData 개념 09:00 ~ 10:00
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- BigData 처리 흐름 10:00 ~ 11:00
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- BigData 처리 흐름 11:00 ~ 12:00
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- 비즈니스 문제 관련 데이터 분석 13:00 ~ 14:00
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- [사례분석] 월마트 사례 14:00 ~ 15:00
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- 장바구니 분석알고리즘- Apriori Algorithm 15:00 ~ 16:00
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- 장바구니 분석알고리즘- Frequency Pattern Algorithm 16:00 ~ 17:00
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2일차
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 09:00 ~ 10:00
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 10:00 ~ 11:00
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 11:00 ~ 12:00
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- 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 13:00 ~ 14:00
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- 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 14:00 ~ 15:00
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- 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 15:00 ~ 16:00
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- 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 16:00 ~ 17:00
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3일차
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- 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 09:00 ~ 10:00
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- 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 10:00 ~ 11:00
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- 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 11:00 ~ 12:00
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- Overfitting 문제 해결: Cross Folding Validation 13:00 ~ 14:00
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- Overfitting 문제 해결: Fitting Graph 14:00 ~ 15:00
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- Overfitting 문제 해결: Learning Curve 15:00 ~ 16:00
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- Overfitting 문제 해결: Learning Curve 16:00 ~ 17:00
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4일차
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 09:00 ~ 10:00
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 10:00 ~ 11:00
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- [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 11:00 ~ 12:00
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- Distance Base Learning & Bayesian Rule 13:00 ~ 14:00
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- Distance Base Learning & Bayesian Rule 14:00 ~ 15:00
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- Distance Base Learning & Bayesian Rule 15:00 ~ 16:00
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- Distance Base Learning & Bayesian Rule 16:00 ~ 17:00
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5일차
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- 모델성능평가 기법 : Cost 09:00 ~ 10:00
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- 모델성능평가 기법 : Precision & Recall 10:00 ~ 11:00
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- 진화모델 : Genetic Algorithm 11:00 ~ 12:00
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- 진화모델 : Genetic Algorithm 13:00 ~ 14:00
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- 잘못된 BigData 적용사례 14:00 ~ 15:00
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- BigData와 비즈니스 전략 15:00 ~ 16:00
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1일차
수강후기 45
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5김*영
2024.07.19
데이터분석 이론에 대해 자세한 설명 잘 들었습니다. 이해가 어려운 부분도 있었지만 개념을 이해하는데는 충분했습니다. 많은 도움이 될거 같습니다. 고맙습니다. -
5박*영
2024.03.22
자세한 내용 안내와 다양한 교재의 사용으로 알기 싑게 잘 풀어 주셔서 모르는 부분을 잘 알게 되었습니다. -
5박*주
2024.03.22
지금까지 들었던 멀티캠퍼스 교육 중에 가장 흥미로운 수업이었습니다. 강사님이 설명을 정말 쉽게 해주셔서 처음 접하는 내용이 많았는데도 어려움 없이 수업을 들을 수 있어서 좋았습니다. -
5김*예
2024.03.22
빅데이터 전반적인 내용을 자세히 학습할 수 있어서 좋았습니다. -
5엄*성
2024.02.02
알고리즘을 최대한 풀어서 설명해주셔서 이해하기 좋았습니다.
핵심! 빅데이터 분석 전문가 관련과정
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