자격증 강좌
빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 1)
| 담당강사 | 신경진 | 강의구성 | 총 10차시 |
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| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2024년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | 분석 기법(회귀 분석의 정의, 특징, 회귀 분석의 가정, 선형성, 독립성, 등분산성, 정상성 개념, 특징) [46:23] | |
| 2 | 분석 기법(회귀 분석 유형 5가지의 수식과 특징, 단순선형회귀 분석, 회귀계수, 결정계수 개념, 공식) [37:22] | |
| 3 | 분석 기법(다중선형회귀 분석의 모형의 통계적 유의성, F-통계량, p-value, 다중공선성 개념, 해결방법, 진단방법 VIF) [42:52] | |
| 4 | 분석 기법(벌점화된 선택 기준 개념, 특징, AIC, BIC 개념, 특징, 공식, 차이점) [41:41] | |
| 5 | 분석 기법(로지스틱 회귀분석 개념, 특징, 원리, 오즈(Odds)개념, 공식, 로짓 변환, 공식, 그래프) [45:19] | |
| 6 | 분석 기법(시그모이드 함수 개념, 공식, 그래프, 이항 로지스틱 회귀 분석 개념, 특징, 예시) [38:03] | |
| 7 | 분석 기법(의사결정나무 개념, 특징, 구성요소, 분석 과정, 불순도의 척도, 카이제곱 통계량, 지니지수, 엔트로피 지수) [35:53] | |
| 8 | 분석 기법(의사결정나무 알고리즘, CART, C4.5, C5.0, CHAID, QUEST, 의사결정나무 장,단점) [44:24] | |
| 9 | 분석 기법(인공신경망 개념, 특징, 역사, 구조, 퍼셉트론, 다중 퍼셉트론, 활성화 함수 개념, 종류) [41:44] | |
| 10 | 분석 기법(인공신경망 활성화 함수 7가지 개념, 특징, 그래프) [35:15] |
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