분석 모형 설계 과정부터 고급 분석 기법까지, 비전공자도 바로 시작하는 빅데이터 분석 자격증!
빅데이터 모델링으로 내 데이터 분석 커리어도 모델링!
분석 모형 설계 과정부터 고급 분석 기법까지, 비전공자도 바로 시작하는 빅데이터 분석 자격증!
데이터 시대의 진전에 따라 빅데이터 분석의 전문성이 더욱 중요해지고 있습니다!
이러한 필요성에 부응하여 빅데이터 분석기사 필기 2과목은 데이터 정제, 분석 변수 처리, 데이터 탐색 기초 및 고급 데이터 탐색, 기술통계, 그리고 추론통계까지 다양한 고급 기술을 제공합니다.
이 과정을 통해 데이터 분석의 깊이를 더하고, 전문성을 입증할 수 있습니다!
그러나, 빅데이터에 대한 지식이나 분석을 위한 통계적 지식이 부족해서 걱정이신가요?
마소캠퍼스는 이번 강의를 통해 통계와 데이터 분석의 기초 지식이 없는 분들도 빅데이터 분석기사 시험에 자신감을 갖고 도전할 수 있는 역량을 한번에 준비할 수 있도록 구성했습니다.
이번에 소개할 빅데이터 분석기사 필기 2과목 강의에서는 데이터의 결측치 및 이상치 처리와 같은 데이터 전처리부터 효과적인 분석 변수 처리법을 배우게 됩니다. 또한, 데이터 탐색에서는 상관관계 분석과 기초 통계량 추출을 통해 데이터를 깊이 있게 이해하고, 고급 데이터 탐색 기법으로 비정형 데이터 분석까지 다루어 집니다.
특히, 이 과목은 기술통계와 추론통계를 통해 데이터를 요약하고, 기본적인 통계 방법부터 고급 통계 방법을 배우며 실제 데이터로부터 유의미한 결론을 도출하는 방법을 학습합니다.
데이터 과학자, 개발자의 역할이 점점 확대되고 있는 오늘날, 특히 빅데이터 분석은 기술 시장에서 두각을 나타내고 있습니다!
그러나, 이러한 역량이 마치 전문가만의 영역인 것처럼 느껴지시나요?
이제 누구나, 여러분도 빅데이터와 인공 지능 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다.
마소캠퍼스의 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의는 바로 그 시작입니다!
데이터 사이언스 분야, 궁금하신가요?
마소캠퍼스의 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의는 이러한 필요성을 충족시키기 위해 마련되었습니다.
본 강의는 복잡한 수학이나 어려운 프로그래밍 없이도 빅데이터 분석의 세계를 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.
이번에 소개할 빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의에서는 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, KNN 및 서포트 벡터머신과 같은 고급 분석 기법들을 포괄적으로 다루며, 이를 통해 데이터 분석의 전문성을 갖추는 데 필요한 모든 지식과 기술을 제공합니다.
빅데이터 분석, 너무 멀고 어려운 분야라고 생각하셨나요?
관심은 있지만, 전문 지식을 갖추지 못했다고 걱정하시나요?
이제 마소캠퍼스의 “빅데이터 분석기사 필기 3과목” 강의와 함께라면, 복잡하고 어려운 지식을 몰라도 데이터 분석 전문가로 거듭날 수 있습니다.
이 강의를 통해 여러분도 데이터 중심의 미래에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 빅데이터 분석 전문가로서의 첫걸음을 내딛을 준비 하세요.
본 강의는 빅데이터 분석기사 필기 3과목 전반에 걸쳐 다양한 고급 데이터 분석 기법을 포괄적으로 다루며, 데이터 분석에 필요한 심화 이론을 체계적으로 배울 수 있는 과정입니다.
3과목에서는 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 예측하는 데 필요한
회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망 등의 고급 분석 기법을 쉽고 흥미롭게 소개합니다.
본 강의는 빅데이터 분석의 기술적인 깊이를 추가하고자 하는
비전공자나 초보자들이 필요한 고급 분석 지식과 통계 지식을 습득할 수 있습니다.
핵심 이론 설명과 함께 제공되는 다양한 고급 분석 기법에 대한
기출 문제를 통해 실전감각을 키울 수 있습니다.
빅데이터 분석기사 필기 3과목 강의를 수료하고 나면,
다양한 데이터 분석 기법의 지식을 갖추게 됩니다.
이 강의는 이미 데이터 분석에 기초를 가진 학습자부터 현직 데이터 분석가까지,
고급 데이터 처리 기술을 습득하고자 하는 모든 수준의 학습자에게 적합합니다.
이 강의를 통해 필요한 다양한 분석 기법을 습득하고,
빅데이터 분석 전문가로서의 시작을 준비하세요.
Q. 빅데이터 분석기사 필기 3과목은 어떤 주제를 다루나요?
A. 본 강의는 분석모형 설계부터 고급 데이터 분석 기법까지 다룹니다. 구체적으로 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 앙상블 모형, KNN, 서포트벡터머신, 인공신경망, 시계열 분석 등의 내용을 포함합니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A. 본 강의는 이론과 문제 풀이에 중점을 두고 있습니다. 따라서 특별한 요구 사항은 없으나, 강의 내용을 따라갈 수 있는 기본적인 데이터 분석 및 통계 지식이 있으면 더욱 효과적으로 학습할 수 있습니다. 필기 도구나 노트북 등 강의 노트를 정리할 수 있는 도구를 준비하는 것이 좋습니다.
Q. 비전공자나 데이터 분석 초보자도 이 강의를 수강할 수 있나요?
A. 네, 가능합니다. 비록 고급 기법을 다루지만, 강의는 기본 개념부터 차근차근 설명하기 때문에 비전공자나 분석 초보자도 충분히 따라올 수 있도록 설계되어 있습니다.