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==과목 및 내용== ===필기=== {| class="wikitable" !필기과목명 !주요항목 !세부항목 !세세항목 |- ! rowspan="6" |빅데이터 분석 기획 ! rowspan="2" |[[빅데이터|빅데이터의 이해]] |빅데이터 개요 및 활용 | *빅데이터의 특징 *빅데이터의 가치 *데이터 산업의 이해 *빅데이터 조직 및 인력 |- |빅테이터 기술 및 제도 | *빅데이터 플랫폼 *빅데이터와 인공지능 *개인정보 법·제도 *개인정보 활용 |- ! rowspan="2" |데이터분석 계획 |분석방안수립 | *분석 로드맵 설정 *분석 문제 정의 *데이터 분석 방안 |- |분석 작업 계획 | *데이터 확보 계획 *분석 절차 및 작업 계획 |- ! rowspan="2" |데이터 수집 및 저장 계획 |데이터 수집 및 전환 | *데이터 수집 *데이터 유형 및 속성 파악 *데이터 변환 *데이터 비식별화 *데이터 품질 검증 |- |데이터 적재 및 저장 | *데이터 적재 *데이터 저장 |- ! rowspan="6" |빅데이터 탐색 ! rowspan="2" |데이터 전처리 |데이터 정제 | *데이터 정제 *데이터 결측값 처리 *데이터 이상값 처리 |- |분석 변수 처리 | *변수 선택 *차원축소 *파생변수 생성 *변수 변환 *불균형 데이터 처리 |- ! rowspan="2" |데이터 탐색 |데이터 탐색 기초 | *[[탐색적 데이터 분석|데이터 탐색 개요]] *[[상관관계 분석]] *[[기초통계량|기초통계량 추출 및 이해]] *[[시각적 데이터 탐색]] |- |고급 데이터 탐색 | *[[시공간 데이터]] 탐색 *[[다변량 데이터]] 탐색 *[[비정형 데이터]] 탐색 |- ! rowspan="2" |통계기법 이해 |기술통계 | *데이터요약 *[[표본추출]] *확률분포 *표본분표 |- |추론통계 | *점추정 *구간추정 *가설검정 |- ! rowspan="4" |빅데이터 모델링 ! rowspan="2" |[[데이터 분석 모형|분석모형]] 설계 |분석 절차 수립 | *분석모형 선정 *분석모형 정의 *분석모형 구축 절차 |- |분석 환경 구축 | *[[데이터 분석 도구|분석 도구 선정]] *[[데이터 분할]] |- ! rowspan="2" |분석기법 적용 |분석기법 | *[[회귀 분석|회귀분석]] *[[로지스틱 회귀분석]] *[[의사결정 나무|의사결정나무]] *[[인공 신경망|인공신경망]] *[[서포트 벡터 머신|서포트벡터머신]] *[[연관 규칙 분석|연관성분석]] *[[군집화|군집분석]] |- |고급 분석기법 | *범주형 자료 분석 *다변량 분석 *시계열 분석 *베이지안 기법 *[[딥 러닝|딥러닝]] 분석 *[[비정형 데이터]] 분석 *[[앙상블 기법|앙상블 분석]] *비모수 통계 |- ! rowspan="6" |빅데이터 결과해석 ! rowspan="2" |분석모형 평가 및 개선 |[[데이터 분석 모형|분석모형]] 평가 | *평가 지표 *분석모형 진단 *교차 검증 *모수 유의성 검정 *적합도 검정 |- |분석모형 개선 | *과대적합 방지 *매개변수 최적화 *분석모형 융합 *최종모형 선정 |- ! rowspan="3" |분석결과 해석 및 활용 |분석결과 해석 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 해석 *비즈니스 기여도 평가 |- |[[데이터 시각화|데이터 분석결과 시각화]] | *시공간 시각화 *관계 시각화 *비교 시각화 *인포그래픽 |- |분석결과 활용 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 전개 *분석결과 활용 시나리오 개발 *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 모니터링 *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 리모델링 |} ===실기=== {| class="wikitable" !실기과목명 !주요항목 !세부항목 !세세항목 |- ! rowspan="7" |빅데이터 분석 실무 !데이터 수집 작업 |데이터 수집하기 | *정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다. *필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다. |- ! rowspan="2" |데이터 전처리 작업 |데이터 정제하기 | *정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다. *결측값와 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다. |- |데이터 변환하기 | *데이터의 유형을 원하는 형태로 변환할 수 있다. *데이터의 범위를 표준화 또는 정규화를 통해 일치시킬 수 있다. *기존 변수를 이용하여 의미 있는 새로운 변수를 생성하거나 변수를 선택할 수 있다. |- ! rowspan="2" |데이터 모형 구축 작업 |분석모형 선택하기 | *다양한 분석모형을 이해할 수 있다. *주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 분석모형을 선택할 수 있다. *선정모형에 필요한 가정 등을 이해할 수 있다. |- |분석모형 구축하기 | *모형 구축에 부합하는 변수를 지정할 수 있다. *모형 구축에 적합한 형태로 데이터를 조작할 수 있다. *모형 구축에 적절한 매개변수를 지정할 수 있다. |- ! rowspan="2" |데이터 모형 평가 작업 |구축된 모형 평가하기 | *최종 모형을 선정하기 위해 필요한 모형 평가 지표들을 잘 사용할 수 있다. *선택한 평가지표를 이용하여 구축된 여러 모형을 비교하고 선택할 수 있다. *성능 향상을 위해 구축된 여러 모형을 적절하게 결합할 수 있다. |- |분석결과 활용하기 | *최종모형 또는 분석결과를 해석할 수 있다. *최종모형 또는 분석결과를 저장할 수 있다. |}
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