빅데이터 분석과 데이터마이닝
- 1차 개강일
- 24년 11월 12일(화)
- 2차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
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빅데이터 분석과
데이터마이닝입니다.
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파이썬 기반 빅데이터 분석
(EDA,CDA)과 데이터 마이닝이란?
파이썬 프로그램을 통해 고급 통계 분석과 모델링 기법을 적용하여 유용한 패턴과
관계를 찾아내는 데이터베이스 마케팅의 핵심 기술인 데이터마이닝을 학습하여,
딥러닝, 머신러닝 등 스스로 학습하는 알고리즘을 만들 수 있습니다.
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빅데이터 플랫폼 개발
- 1.마이닝 - 추천,패턴인식,연관분석,빅데이터
- 2.딥러닝/머신러닝 - 확률,Statistics,회귀,베이지안 네트워크
- 3.인공지능 - 머신러닝,딥러닝
- 4.컴퓨팅 - 인공지능,뉴럴 네트워크,컴퓨터 비전,자연어 처리
빅데이터 전문가로 성장하라!
분석기술과 방법론을 기반으로
대용량 데이터를 탐색,분석하는
데이터 분석 기술을 학습합니다.
활용하고자 하는 분야에 맞는 데이터
분석으로 데이터 마이닝을 수행합니다.
- 파이썬 : 데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어
- 데이터 마이닝 : 빅데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 과정
- 탐색적 데이터분석(EDA) : 데이터 통계를 기반으로 가설을 세워 분석
- 확증적 데이터분석(CDA) : 입증을 위한 데이터를 확보 및 분석
- 파이썬 프로그래밍을 통해 빅데이터 저장 및 처리를 구현합니다.
- 탐색적,확증적 데이터 분석을 통해 분석과 가설을 검정하는 데이터 분석 기술을 학습합니다.
데이터마이닝이 실제 비즈니스에서 활용되는 예시
- 비즈니스 최적화 모든 판매단계 추적 및 분석, 고객 맞춤형 서비스를 제공
- 행동분석 고객세분화 타겟 고객을 세분화하고, 판매 및 기업 이미지를 유도
- 보안위협 예측가설 수립 기업 손실 최소화 및 직원 및 고객의 안전을 보장
- 마켓분석 및 최적화 고객 니즈와 구매패턴 데이터를 활용하여 제품가격 결정
- 파이썬 빅데이터 데이터 마이닝
- 개발 환경 구성 - 운영체제 이해,시스템 구조 파악
- 파이썬 프로그래밍 - 함수의 이해, 객체지향
- BRMS 기반 모델 구축
- 통합모델 예측 검증 시뮬레이션 모델 강화
- FDS 시스템 구축
Visualize Big Data 비지니스 의사 결정에 중요한
비지니스 의사 결정에 중요한
데이터 마이닝 고급 분석 기술로
기업 1순위 인재로 거듭납니다.
필요한 정보 예측 및 비지니스 최적화가 가능한
데이터마이닝 분석기법을 습득하여
기업에서 선호하는 인재로 성장할 수 있습니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
개발환경 구성
- 운영체제의 이해
- 윈도우 설치 및 설정 방법
- 윈도우 파일 시스템 구조 파악하기
- CLI 환경 이해와 활 용
- 사용자 계정 및 그룹 관리
- 파일, 디스크, 네트워크 관리
- 코딩을 위한 텍스트 편집기 종류
- 텍스트 편집기 기본 사용 방법 파악하기
- 텍스트 편집기 익스텐션 활용하기
- Git의 이해와 기본 명령어
- Github를 활용한 프로젝트 형상관리
- 2
Python 프로그래밍
- 변수 데이터 타입, 연산자
- 연속성 데이터 (리스트, 튜플, 딕셔너리)
- 프로그램 흐름 제어 (조건문, 반복문)
- 함수의 이해와 파이썬 내장 함수
- 객체지향 프로그래밍
- 패키지의 이해와 활용
- 논리/물리 데이터 구조 이해하기
- 데이터 저장 구조와 데이터의 종류
- 데이터 조회 하기
- 데이터 입력, 수정, 삭제하기
- 데이터베이스 생성 및 테이블 설계하기
- 사용자 계정, 권한 관리하기
- JOIN, 서브쿼리, View
- 3
빅데이터 분석 개론
- 데이터의 이해
- 데이터의 가치와 미래
- 빅데이터 분석 기획의 이해
- 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 거버넌스
- 데이터 분석 마스터 플랜
- 4
탐색적 데이터 분석(EDA)
- Numpy 활용
- Pandas 자료 구조 파악
- Database 연동 프로그래밍
- Python ORM
- Matplotlib를 활용한 그래프 표시하기
- Seaborn을 활용한 그래프 표시하기
- 데이터 전처리
- 데이터 마트 개발
- 데이터 변경, 요약
- 기술통계
- 데이터 정제(이상치, 결측치)
- 변수의 구간화
- 5
확중적 데이터 분석 (CDA)
- 가설검정
- 상관분석
- 회귀분석
- 시계열 분석
- 다차원 척도법
- 주성분 분석
- 6
데이터 마이닝
- 의사결정나무
- 회귀분석
- 최근접 이웃법
- 인공신경망 (CNN, RNN, LSTM)
- 형태소 분석
- 텍스트 빈도 분석
- 토픽 모델링
- 감성분석
- 7
웹 사이트 크롤링
- HTTP Client 구현하기
- OpenAPI를 통한 데이터 수집
- 웹 사이트를 통한 데이터 수집
- 셀리니움 기반 웹 사이트 크롤링
- 8
데이터 분석 프로젝트
- 조별 프로젝트 진행
빅데이터 분석(Analysis)
빅데이터 분석(Analysis) 취업완성패스
빅데이터 분석(Analysis) 커리어패스
국비혜택조회
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