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과정정보
비전공자를 위한 데이터분석
학습개요
디지털 혁명과 소셜미디어의 등장으로 데이터 양이 기하급수적으로 증가하는
이른바 ‘빅 데이터(big data)’ 시대를 맞고 있습니다.
그러나 보다 엄밀하게는 데이터 안에서 숨겨진 의미 있는 패턴을 찾아내고
이를 기반으로 미래를 예측하는 것, 이것이 바로 빅 데이터입니다.
엑셀, R, Python을 활용하여 비전공자도 따라 할 수 있는 데이터 분석 개념, 모델링 개요,
실질적인 데이터분석 작업을 할 수 있습니다.
학습목표
- 데이터분석에 대한 개념과 기술들을 습득
- Excel과 R, python을 활용하여 데이터분석을 할 수 있다.
대상안내
- 데이터분석을 하고 싶은 자
- 데이터분석에 관심 있는 자
수료/과락 기준
| 평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
| 배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
| 과락기준 | 60% | 0점 | 0점 | 0점 | 0점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
윤형기
| [강사소개] 현) 주식회사 임팩트라인 대표 텍스트 (full-text) 검색 및 텍스트 분석 (Text Processing) 솔루션의 개발과 함께 빅데이터와 데이터 분석 교육/컨설팅
|
|
| [경력] 저서) 가상화스토리지 네트워크 (2006년), 홍릉과학출판사 빅데이터 : Hadoop 및 Analytics (2013년), 퍼플(교보문고) |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 강의소개 및 오리엔테이션 |
| 2차시 | 빅데이터 개요 |
| 3차시 | 데이터분석 개념과 통계기초 (1) |
| 4차시 | 데이터분석 통계기초 (2) |
| 5차시 | 데이터베이스 (1) 개념 |
| 6차시 | 데이터베이스 (2) MYSQL설치와 SQL기초_1 |
| 7차시 | 데이터베이스 (2) MYSQL설치와 SQL기초_2 |
| 8차시 | 데이터베이스 (3) SQL |
| 9차시 | 엑셀 (1) |
| 10차시 | 엑셀 (2) |
| 11차시 | R (1) 소개 및 설치 |
| 12차시 | R (2) R기초사용법 |
| 13차시 | R (3) 회귀분석 |
| 14차시 | R (4) 모델링 개요와 기계학습-1 |
| 15차시 | R (4) 모델링 개요와 기계학습-2 |
| 16차시 | R (5) 시각화 |
| 17차시 | Python 데이터분석-1 |
| 18차시 | Python 데이터분석-2 |
| 19차시 | Python 프로그래밍-1 |
| 20차시 | Python 프로그래밍-2 |
| 21차시 | Python 활용 데이터분석 |
| 22차시 | 총정리 및 기술추세 (데이터분석, 기계학습, 딥러닝) |
