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국가공인 데이터분석준전문가(ADsP)
교육목표
교육구성
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구분 |
강의기간 | 강의요일 | 강의시간 | 수강료 | 정원 | 강의장소 | |
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4기 |
2023.01.23~2023.02.24 [5주] |
수 |
14:00~21:00 |
90,000원 |
30명 |
대면/온라인 동시 진행 |
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※ 2022년 겨울학기 수강신청 방법
예시) 학기: 겨울학기→과정구분: 컴퓨터과정→세부과정: 데이터분석준전문가 (ADsP)
※단기특강 기수에는 개강 후 환불이 안됩니다. 단, 접수 마감일까지에 한하여 100% 환불입니다.
* 비대면 수업 참여 시 휴대폰으로 접근할 경우 요금이 부과될 우려가 있으니,
가급적 노트북 또는 데스크탑으로 접속하시기 바랍니다.
*납부확인 : 신용카드 - 즉시 확인, 계좌이체 - 익일반영
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https://band.us/n/aea65dY1acH6w
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구분 |
과목명 |
문항수 |
배점 |
검정시험시간 |
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개관식 |
단답형 |
개관식 |
단답형 |
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필기 |
데이터 이해 |
8문항 |
2문항 |
16점 |
4점 |
총 90분 |
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데이터 분석 기획 |
8문항 |
2문항 |
16점 |
4점 |
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데이터 분석 |
24문항 |
6문항 |
48점 |
12점 |
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계 |
40문항 |
10문항 |
총 100점 |
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◈ 합격기준
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합격기준 |
과락기준 |
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총점 60점 이상 |
과목별 40% 미만 취득 |
◈ 시험개별접수
홈페이지 링크 : https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do
교육내용
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주 차 |
강 의 내 용 |
비고 |
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OT일 |
컴퓨터 조작방법 안내, 원격강의 ZOOM 설치, 수업진행 방법 안내 등 |
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1 |
제1장 데이터의 이해 1. [제1절] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1) 2. [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1) 3. [제3절] 데이터베이스 활용 (2) 4. 예상문제 및 정리하기
제2장 데이터의 가치와 미래 1. [제1절] 빅데이터의 이해 (1) 2. [제1절] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향 3. [제3절] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안 4. 예상문제 및 정리하기 |
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2 |
제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 1. [제1절] 빅데이터 분석과 전략 인사이트 2. [제2절] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 3. 예상문제 및 정리하기
제1장 데이터 분석 기획의 이해 1. [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1) 2. [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1) 3. [제2절] 분석방법론 (2) 4. [제2절] 분석방법론 (3) 5. [제2절] 분석방법론 (4)
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3 |
6. [제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기 7. [제3절] 분석 과제 발굴 (1) 8. [제3절] 분석 과제 발굴 (2) 9. [제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기
제2장 분석 마스터 플랜 1. [제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크 2. [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1) 3. [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기 |
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4 |
제1절 데이터 분석 기법의 이해 1. 데이터 분석 기법의 이해 (1) 2. 데이터 분석 기법의 이해 (2)
제1절 데이터 분석 기법의 이해 1. 데이터 분석 기법의 이해 (1) 2. 데이터 분석 기법의 이해 (2)
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5 |
제1절 R소개 1. R소개 2. R 특징 및 설치 3. R studio / R 기반의 작업환경
제2-1절 R기초 (1) 1. R 시작하기 2. 패키지 / 파일 3. 배치모드 / R 실습 / 예상문제 및 정리하기 |
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6 |
제2-2절 R기초 (2) 1. 출력 / R 실습 2. 변수할당 및 삭제 / R 실습 3. 기본 통계량 / R 실습 4. 프로그래밍시 자주하는 실수 / 예상문제 및 정리하기
제3절 입력과 출력 1. 데이터 입력과 출력 (1) / R 실습 (1) 2. 데이터 입력과 출력 (2) / R 실습 (2) 3. CSV / 웹데이터 / 복잡한 데이터 읽기 |
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7 |
제4-1절 데이터 구조와 데이터 프레임 (1) 1. 데이터 구조 (1) / R 실습 (1) 2. 데이터 구조 (2) / R 실습 (2) 3. R 실습 (3) / 예상문제 및 정리하기
제4-2절 데이터 구조와 데이터 프레임 (2) 1. 데이터프레임 다루기 (1) / R 실습 (1) 2. 데이터프레임 다루기 (2) / R 실습 (2) 3. 데이터 병합 / R 실습 / 데이터 구조 변경 / 예상문제 및 정리하기 |
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8 |
제5절 데이터 변형 1. 데이터 변형 / R 실습 2. 문자열 및 날짜 다루기 / R 실습 / 예상문제
제1절 데이터 변경 및 요약 1. R reshape를 이용한 데이터 마트 개발 2. reshape 패키지 실습 3. sqldf / plyr / data.table 패키지 실습 |
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제2절 데이터 가공 1. 데이터 가공 / 변수 중요도 2.변수 구간화 / R 실습 제3절 기초 분석 및 데이터 관리 1. 결측값 처리 2. R을 활용한 결측값 처리 3. 이상값 처리 4. R을 활용한 이상값 처리 / 예상문제 및 정리하기
제1절 통계분석의 이해 1. 통계 / 통계자료의 획득방법 2. 통계분석 / 확률 3. 이산형 확률분포 4. 연속형 확률분포 5. 추정 6. 가설검정 7. 비모수검정 / 예상문제 및 정리하기
제2절 기초 통계 분석 1. 기술통계 (1) 2. 기술통계 (2) 3. 인과관계 4. 상관분석 5. R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기 |
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10 |
제3절 회귀분석 1. 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1) 2. 단순선형회귀분석 (2) 3. 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1) 4. 다중선형회귀분석 (2) 5. 최적회귀방정식 6. R을 활용환 회귀분석 7. R을 활용한 최적회귀방정식 8. 예상문제 및 정리하기 9. 로지스틱 회귀분석
제4절 시계열 분석 1. 시계열 자료 / 정상성 2. 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법) 3. 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열) 4. R을 활용한 시계열 분석 (1) 5. R을 활용한 시계열 분석 (2) 6. 예상문제 및 정리하기 제5절 다차원 척도법 1. 다차원 척도법 제6절 주성분분석 1. 주성분 분석 2. R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기 |
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제3절 앙상블분석 1. 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) 2. R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기 제4절 인공신경망 분석 1. 인공신경망 (1) 2. 인공신경망 (2) 3. 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항 4. R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기
제5절 군집분석 1. 군집분석 / 계층적 군집방법 (1) 2. 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법 3. 혼합 분포 군집 / SOM 4. R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기 제6절 연관분석 1. 연관규칙 2. 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1) 3. R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리 |
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교재
담당교수
비고
