과정상세
[BigData] R을 이용한 예측분석 모델링
고급
[BigData] R을 이용한 예측분석 모델링
과정요약
| 학습시간 | 34시간 | 난이도 | 고급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 24 명 |
과정소개
* 본 과정은 [BigData] R을 이용한 데이터 분석 과정의 선수학습을 권장합니다.
학습목표
- 데이터 과학인 예측 분석을 학습합니다.
- R을 이용하여 예측 분석할 수 있는 방법을 이해하고 모델링 실무 방법을 학습합니다.
- 빅데이터로부터 가치 있는 데이터를 추출하고, 다양한 방법을 활용하여 이를 시각화 할 수 있다.
학습대상
- 기업 내 정보화 및 IT혁신사업 담당자
- 기업의 전산시스템 및 데이터 관리 담당자
- 데이터 분석가
- 기타 빅데이터 분석에 관심 있는 재직자 등
과정목차 34
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1 일차
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- 데이터 과학의 이해
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- 데이터 과학과 예측분석
- 다양한 형태의 예측 모형
- 시각화의 중요성
- 회귀 분석과 시각화를 통한 검증
- 모델의 비교 및 데이터 이해
- 모델의 비교 및 데이터 이해
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- 선호도와 선택분석
- 컨조인트 데이터 분석
- 데이터 시각화
- train-and-test 분석
- 경제 데이터 분석
- 시계열 데이터 분석
- 인과관계에 대한 테스트
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- 운영관리
- 시뮬레이션을 통한 데이터 분석
- 시뮬레이션을 통한 데이터 분석
- 텍스트 분석 개념
- 텍스트 마이닝
- 주성분 분석
- 감성 분석
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- 스포츠 분석을 위한 예측 모델링 프레임워크
- 데이터 분포를 사용한 경험적 시뮬레이션 분석
- 확률 분포를 활용한 데이터 분석
- 브랜드와 가격분석을 위한 프로파일
- 계층적 베이시스 분석
- 소비자 선호도와 제품 선택 분석
- 시장 시뮬레이션 분석
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- 공간 데이터 분석
- 다양한 회귀 모델링 기술
- 추가 정보에 대한 모델 영향도 분석
- 하이브리드 모형 개발
- 공간데이터 모델링 및 성능 평가
- 예측 분석과 데이터 과학의 미래
수강후기 36
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5이*임
2019.09.27
강사님의 쉬운 설명과 현장의 노하우를 배울 수 있는 시간이었습니다. -
5이*임
2019.09.27
강의장 환경에 만족합니다.(컴퓨터, 의자, 식사, 기타 제공 음료 등) -
3******
2019.09.27
5일을 소비한듯. 크게 배워가는것이 없다. -
5******
2019.09.27
짧은 시간에 역량 향상이 많이 된 것 같습니다. 실제 모델링 실무 부분은 시간이 부족하여 길게 진행하지 못했는데.. 이보다 더 고급 과정을 추가 개설해 주시면 한 번 더 들어 보고 싶습니다. -
5******
2019.09.27
강사님이 경험이 많아서 풍부한 예제중심이라서 좋았습니다. 중간중간 퀴즈가 있어서 내가 아는게 아는건지 실제 적용을 어떻게 하는지도 좋았습니다.