과정상세정보

[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.4. 빅데이터 결과해석 - 1.분석 모형 평가 및 개선

학습시간 1개월/12H 수준 초급
교강사 첨삭 정원 30,000명
수료기준
진도율 중간평가 시험 과제
100%이상 - - -
학습방법
일반과정

※ 학습기간 1달 + 무료 추가복습기간 1년 제공

● 학습시작일 : 선택일 없음 학습일선택학습일 선택


과정소개

평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, MAE, MSE, RMSE, MAPE, 결정계수, SST, SSR, SSE, 혼동행렬, ROC곡선, AUC, 분석모형진단, 과대적합, 과소적합, 교차검증, K-fold, LOOCV, LpOCV, 적합도 검정, 정규성 검정, 샤를로-윌크, K-S검정, Q-Q plot, Lasso, Ridge, 엘라스틱 넷, 드롭아웃, 경사하강법, 모멘텀, 오버슈팅, AdaGrad, RMSProp, Adam을 이해한다.

학습대상

빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들

학습목표

평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, MAE, MSE, RMSE, MAPE, 결정계수, SST, SSR, SSE, 혼동행렬, ROC곡선, AUC, 분석모형진단, 과대적합, 과소적합, 교차검증, K-fold, LOOCV, LpOCV, 적합도 검정, 정규성 검정, 샤를로-윌크, K-S검정, Q-Q plot, Lasso, Ridge, 엘라스틱 넷, 드롭아웃, 경사하강법, 모멘텀, 오버슈팅, AdaGrad, RMSProp, Adam을 이해한다.

강사정보

교강사 소개

첨삭
-- --

내용전문가 소개

신경진

학습목차

회차 내용
1회차 분석 모형 펑가(평가지표, 분석 모형 설정, 편향, 분산, 평가 방법, 회귀모형 평가 지표 4가지, MAE, MSE, RMSE, MAPE)
2회차 분석 모형 펑가(결정계수 개념, 특징, 수식, SST, SSR, SSE, 분류모형 평가 지표, 혼동행렬 개념, 분류모형 평가 지표 7가지)
3회차 분석 모형 펑가(ROC 곡선의 개념, 특징, AUC의 개념, 특징)
4회차 분석 모형 펑가(분석 모형 진단의 개념, 일반화 오류-과대적합, 학습 오류-과소적합, 교차검증 개념, 목적)
5회차 분석 모형 펑가(K-fold, 홀드 아웃, LOOCV, LpOCV, 부트스트랩 교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 6가지)
6회차 분석 모형 펑가(교차검증, 모집단, 모수, 표본, 모집단 유의성 검정 방법 개념 체크 문제 풀이)
7회차 분석 모형 펑가(적합도 검정 개념, 가정된 확률 검정-카이제곱 검정, 정규성 검정-샤피로-윌크, K-S검정, Q-Q plot)
8회차 분석 모형 개선(과대적합 방지, 데이터 증강, 모델의 복잡도 감소, 가중치 규제-라쏘, 릿지, 엘라스틱 넷, 드롭 아웃)
9회차 분석 모형 개선(매개변수 최적화의 개념, 손실함수, 경사하강법 개념, 종류-배치, 확률적, 미니배치 경사하강법)
10회차 분석 모형 개선(모멘텀 개념, 특징, 오버슈팅, 네스테로프 모멘텀, AdaGrad. RMSProp, Adam, 초매개변수 최적화 개념, 방법 4가지)
11회차 분석 모형 개선(분석 모형 융합의 개념, 특징, 방법, 최종 모형 선정 개념, 순서, 예상문제 풀이-1)
12회차 분석 모형 개선(예상문제 풀이-2)

교재/교구정보

등록된 정보가 없습니다.

※ 보충학습자료 있음

수강후기

과목 평점

등록된 후기가 없습니다.

자격증 소개

● 자격개요

 

- 빅데이터분석기사 정의

: 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.

 

- 빅데이터분석기사의 필요성

: 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략분야로 부상하고 있다. 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정이다. 이에 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편이다.

 

- 빅데이터분석기사의 직무

: 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행한다.

 

● 특전사항

- 학점인정 등에 관한 법률에 따라 자격취득 및 자격취득에 필요한 교육과정이수에 대하여 학점은행제 20학점으로 인정

* 학점인정 등에 관한 법률 제7조제2항제4호 및 동법 시행령 제9조제2항, 제11조

* 표준교육과정 해당 전공은 국가평생교육진흥원 고시에 따름

 

● 시행횟수

- 필기, 실기 연 2회 정기 시행

시험일정

 

시험정보

● 필기


 

● 실기


 

●출제문항수


 

● 응시자격

- 다음 중 하나에 해당하는 사람

1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관)

2. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)

3. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)

4. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)

5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)

6. 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

7. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

8. 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

9. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)

※ 졸업증명서 및 경력증명서 제출 필요

 

● 합격기준

합격기준

과락기준

필기합격

총점 100점 기준 60점 이상

과목당 100점을 만점으로

1. 과목별 40점 미만 취득

2. 전 과목 평균 60점 미만

응시자격서류제출

응시자격심의 서류 통과자

실기합격

실기 총점 100점 기준 60점 이상

▶ 학습 시작일을 선택해주세요
2026-09-22 이전 및 주말, 공휴일 선택 불가 X

2024 평생교육이용권 공고 알림 신청!

x

입력하신 휴대폰 번호로 [2024 평생교육이용권 신청 공고]를 가장 먼저 알려드립니다.

이름
연락처 - -
개인정보 수집 및
이용에 관한 동의
· 수집항목 : 성명, 휴대폰번호
· 이용목적 : 2024 평생교육이용권 공고 알림 신청 발송
· 입력해주신 개인정보는 정보주체자의 서비스 해제 요청 시 즉시 파기됩니다
· 개인정보 제공에 대한 동의를 거부할 권리가 있으며, 동의를 거부할 경우 2024 평생교육이용권 공고 알림 신청 서비스를 제공받으실 수 없습니다.
· 수집된 개인정보는 위 목적 이외의 용도로는 이용되지 않으며, 제 3자에게 제공하지 않습니다.