○ 교육목적
-빅데이터 분석 기획, 즉 업무 도메인으로부터 과제를 도출하고 목표를 수립하여 프로젝트를 계획하는 방법을 학습
-분석 요건에 대한 문제점과 개선목표가 포함된 빅데이터 요건 정의서를 토대로, 분석의 기본정보, 성과측정의 기준, 데이터 정보, 데이터 적용성 판단 등의 내용을 기술한 기획의도가 명확히 담겨 있는 분석 목표 정의서를 작성
○ 교육내용
1차시
◎ 가설과 오류
◎ 모집단과 표본설정
◎ 확률분포와 검정통계량
◎ 유의수준과 신뢰구간
2차시
◎ 확률밀도함수와 확률질량함수
◎ 척도와 변수에 따른 통계분석 방법과 종류
◎ 독립성 검정과 적합도 검정
3차시
◎ 빅데이터 처리 기술
◎ 빅데이터 분석 도구와 활용
◎ 데이터 시각화의 사용
4차시
◎ 상관분석의 개념
◎ 상관분석의 특징
◎ R을 이용한 상관분석
5차시
◎ 회귀분석의 개념
◎ 회귀분석의 특성
◎ R을 이용한 회귀분석
6차시
◎ 분산분석의 개념
◎ 분산분석의 특성
◎ R을 이용한 분산분석
7차시
◎ 주성분분석의 개념
◎ 주성분분석의 예시와 활용
◎ R을 이용한 주성분분석
8차시
◎ 로지스틱 회귀분석의 개념
◎ 로지스틱 회귀분석의 예시와 활용
◎ R을 이용한 로지스틱 회귀분석
9차시
◎ 예측분석의 개념
◎ 예측분석의 예시와 활용
◎ R을 이용한 예측분석
10차시
◎ 군집화의 개념
◎ 군집화의 예시와 활용
◎ R을 이용한 군집화
11차시
◎ 파생변수의 개념
◎ 파생변수의 예시와 활용
◎ R을 이용한 파생변수 실습
12차시
◎ 앙상블 기법의 개념
◎ 앙상블 기법의 종류와 활용
◎ R을 이용한 앙상블 기법
13차시
◎ 예측 오차의 개념
◎ 예측 모델 종류별 적합도 평가 방법
◎ R을 이용한 예측 모델 성능 평가
14차시
◎ 교차 유효성의 개념
◎ 교차 유효성 검사의 종류
◎ R을 이용한 예측 모델 성능 평가
15차시
◎ 컨퓨전 매트릭스의 개념
◎ 컨퓨전 매트릭스의 이용
◎ R을 이용한 컨퓨전 매트릭스 분류 모델 성능 평가
16차시
◎ ROC 곡선의 개념
◎ ROC 곡선의 사례와 활용
◎ R을 이용한 ROC 곡선 이용 분류 모델 성능 평가
17차시
◎ 분류 모델과 내부 평가
◎ 데이터 셋의 분류와 활용
◎ 모델 평가의 절차와 과정
18차시
◎ 분석 알고리즘의 이해
◎ 시스템 적용까지의 분석 모형 개발 절차
◎ 검증 완료 모델 운영시스템의 적용
19차시
◎ 생명주기의 개념
◎ 정보시스템 생명주기
◎ 분석 모델 시스템 생명주기
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