과정상세
데이터 분석 전문가(ADP) 필기 자격대비
교재제공 고급
데이터 분석 전문가(ADP) 필기 자격대비
과정요약
| 학습시간 | 34시간 | 난이도 | 고급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 24 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
학습목표
- 빅데이터와 특징들을 이해하고 나아가 Data Science의 개념을 이해할 수 있다.
- 데이터 처리 프로세스와 저장, 분산 병렬처리, 클라우드 컴퓨팅의 개념을 이해할 수 있다.
- 데이터 분석 기획과 마스터 플랜 수립 및 분석 거버넌스 체계의 개념을 이해할 수 있다.
- R 기반의 통계 분석과 데이터 마이닝의 개념을 이해하고 실무에 활용할 수 있다.
- 데이터 시각화의 개념과 시각화 방법론, 시각화 도구를 이해하고 실무에 활용할 수 있다.
- 최근 기출된 문제 동향을 파악하여 예상문제를 해결할 수 있다.
학습대상
- ADsP자격증을 취득하신 분
- 빅데이터 분석에 대한 전반적인 내용을 알고 있는 분
- 데이터 분석 기획 및 데이터 분석 등의 직무를 수행하는 실무자
- 데이터 분석가로 취직, 이직을 희망하는 취업준비생과 직장인
과정목차 13
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1 일차
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데이터의 이해
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- ADP 소개 및 사전테스트
- 빅데이터의 가치와 미래
- 가치 창조를 위한 데이터 사이언스
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- ADP 소개 및 사전테스트
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데이터의 이해
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데이터 분석 기획
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- 데이터 분석 기획의 이해
- 분석 마스터 플랜
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- 데이터 분석 기획의 이해
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데이터 처리 기술
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- ETL(Extraction, Transformation and Load)
- CDC(Change Data Capture)
- EAI(Enterprise Application Integration)
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- ETL(Extraction, Transformation and Load)
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- 비정형 데이터 처리
- 분산 데이터 저장 기술
- 분산 컴퓨팅 기술
- 클라우드 인프라 기술
- - 데이터 마트
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통계분석
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- 통계분석의 이해와 기초통계분석
- 회귀분석
- 로지스틱 회귀분석
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- 통계분석의 이해와 기초통계분석
- - 시계열분석
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- 데이터마이닝 개요
- 의사결정나무
- 앙상블 모형
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- 인공신경망
- 군집분석
- 연관규칙분석
- 텍스트 마이닝 & 사회연결망 분석
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- 인공신경망
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- 시각화 인사이트 프로세스
- 시각화 디자인
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- - 시각화 구현
- - 서술형 시험유형분석
- - 서술형 문제 풀이
수강후기 5
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4최*석
2019.07.26
역삼보다 책걸상이 불편함 -
4최*석
2019.07.26
시험 준비에 필요한 내용을 알게되어 좋음 아무래도 어려운 시험이다 보니 가이드라인이 필요한게 사실임 전반적으로 적절한 수업이었음 기출 유형 분석이 좀 더 많아지면 좋겠음 -
4******
2019.07.26
사탕/초코렛 등 다과가 필요 -
5******
2019.04.26
자격취득과정에 맞게 진행되고 도움이 되었습니다. -
5김*영
2019.04.26
꼼꼼한 설명, ADP 자격시험을 준비할 수있는 수업. 열정적인 강사, 실무에서 어렴풋하게 알던것도 체계적으로 정리 할 수 있음. 기타의견: 시각화 과목을 첫날하거나 수업을 좀 더 늘리는 방식이 필요