멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

과정요약

과정요약
학습시간	09:00 ~ 17:00 ( 34시간 )	난이도	중급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명
교재정보	핵심! 빅데이터 분석 전문가

과정소개

[Live] 핵심! 빅데이터 분석 전문가
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

📝 다양한 사례를 적용하여 누구나 쉽게 학습할 수 있습니다.

비 IT 직군 대상의 빅데이터 분석과정으로,
기존 흥행영화 속에서 나오는 빅데이터 관련 내용과 최소한의 수학 내용으로
친숙하게 빅데이터 분석에 접근할 수 있도록 내용을 구성했습니다.

🔎 실패한 사례도 같이 학습하여 같은 실패를 반복하지 않도록 합니다.

빅데이터 분석 결과 중 실패했던 사례들도 함께 학습하여,
실무에서 실패하지 않도록 그 방향성을 알려드립니다.

📍 과정 수강 후기 (페이지 하단에서 더 많은 실제 후기를 만나보세요 👀)

👩🏻 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.

📍 연계 과정

🔎 멀티캠퍼스 데이터 사이언스 대표 교육 과정을 소개합니다.

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학습목표

과정을 통해 빅 데이터 전반의 기본 개념을 익힌다
여러 알고리즘을 학습하는 것으로 끝나는 것이 아니라 평가기법을 익힌다
비즈니스 관점에서 빅 데이터를 어떻게 활용할 것인가를 학습한다
목적이나 방향이 없는 데이터 분석은 성공적이지 않다는 것을 학습한다

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

- 1일차
  - Chapter1
    - BigData 개념 09:00 ~ 10:00
    - BigData 처리 흐름 10:00 ~ 11:00
    - BigData 처리 흐름 11:00 ~ 12:00
    - 비즈니스 문제 관련 데이터 분석 13:00 ~ 14:00
    - [사례분석] 월마트 사례 14:00 ~ 15:00
    - 장바구니 분석알고리즘- Apriori Algorithm 15:00 ~ 16:00
    - 장바구니 분석알고리즘- Frequency Pattern Algorithm 16:00 ~ 17:00
- 2일차
  - Chapter2
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 09:00 ~ 10:00
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 10:00 ~ 11:00
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 1 11:00 ~ 12:00
    - 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 13:00 ~ 14:00
    - 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 14:00 ~ 15:00
    - 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 15:00 ~ 16:00
    - 예측모델 : Information Gain vs.Decision Tree 16:00 ~ 17:00
- 3일차
  - Chapter3
    - 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 09:00 ~ 10:00
    - 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 10:00 ~ 11:00
    - 데이터 기반 모델: Parameter Learning/Objective Function 11:00 ~ 12:00
    - Overfitting 문제 해결: Cross Folding Validation 13:00 ~ 14:00
    - Overfitting 문제 해결: Fitting Graph 14:00 ~ 15:00
    - Overfitting 문제 해결: Learning Curve 15:00 ~ 16:00
    - Overfitting 문제 해결: Learning Curve 16:00 ~ 17:00
- 4일차
  - Chapter4
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 09:00 ~ 10:00
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 10:00 ~ 11:00
    - [사례분석] 영화에서 배우는 빅데이터 사례 2 11:00 ~ 12:00
    - Distance Base Learning & Bayesian Rule 13:00 ~ 14:00
    - Distance Base Learning & Bayesian Rule 14:00 ~ 15:00
    - Distance Base Learning & Bayesian Rule 15:00 ~ 16:00
    - Distance Base Learning & Bayesian Rule 16:00 ~ 17:00
- 5일차
  - Chapter5
    - 모델성능평가 기법 : Cost 09:00 ~ 10:00
    - 모델성능평가 기법 : Precision & Recall 10:00 ~ 11:00
    - 진화모델 : Genetic Algorithm 11:00 ~ 12:00
    - 진화모델 : Genetic Algorithm 13:00 ~ 14:00
    - 잘못된 BigData 적용사례 14:00 ~ 15:00
    - BigData와 비즈니스 전략 15:00 ~ 16:00

수강후기 37

평균평점

4.5 / 5.0

5

김*열
2024.10.18

정말 알찬 강의였습니다. 강사님 열정과 실력이 훌륭합니다.
4.25

이*경
2024.10.18

강사님께서 듣기좋은 편안한 어투로 최대한 이해하기 쉬운 용어와 사례 기반으로 강의해주셔서 비 전공자인 자도 포기하지 않고 끝까지 수강할 수 있었습니다.
5

안*호
2024.10.18

좋은 교육이었습니다
5

육*영
2024.10.18

예시와 자세한 설명 좋았습니다
5

김*엽
2024.10.18

설명을 예시를 들어 설명해주셔서 이해하기 좋았습니다