[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.2-1.데이터 전처리 (데이터 정제, 분석 변수 처리)

50,000원

주문금액

50,000원

연관강의

comment
데이터 전처리와 변수 처리 기법을 학습하며, 결측값, 이상값, 차원축소 등 필수 개념을 다루고 필기시험 대비 예상문제 풀이를 포함합니다.

미리보기

학습방법 : HTML5 ( PC

, 스마트폰, 타블렛

)

학습차시 : 11차시

학습시간 : 7시간

학습시간 : 7시간 11차시

난이도 : 향상

강의목표

데이터 전처리 , 데이터 정제, 데이터 결측값, 데이터 이상값, 변수 개념, 변수 선택, 차원 축소, 파생 변수, 변수 변환, 불균형 데이터 처리에 대한 내용을 이해한다.

강의소개

이 강의는 데이터 정제와 분석 변수 처리의 핵심 기법을 다루며, 데이터 전처리 과정과 이상값, 결측값 처리, 변수 선택 및 차원 축소 기법, 파생변수와 불균형 데이터 처리 방법을 상세히 설명합니다.예상문제 풀이를 통해 실전 대비도 가능합니다.

학습대상

빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들

수료기준

필수평가 : 진도 (80% 이상)

총점 80 점 이상시 수료

학습목차

[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.2-1.데이터 전처리 (데이터 정제, 분석 변수 처리): 1. 데이터 전처리 개념, 특징, 과정, 데이터 정제 개념, 과정, 정제 방법, 일관성 유지 정제 방법
36 분; 2. 데이터 결측값 종류 3가지, 결측값 처리 절차, 결측값 처리 방법
33 분; 3. 데이터 이상값 발생원인 7가지, 이상값 검출 방법, 통계기법 이용, 시각화 이용
43 분; 4. 데이터 이상값 처리 방법, 삭제, 대체, 변환
30 분; 5. 변수의 개념, 유형 6가지, 변수 선택, 변수 선택 기법, 필터 기법, 래퍼 기법
44 분; 6. 임베디드 기법 개념, 라쏘, 릿지, 엘라스틱넷, Select From Model 사례
36 분; 7. 차원축소 개념, 차원축소 기법 6가지 개념, 특징
47 분; 8. 파생변수 개념, 생성 방법 6가지, 인코딩 개념, 종류 4가지 설명
38 분; 9. 변수 변환 개념, 방법 6가지 개념, 예시
35 분; 10. 불균형 데이터 처리 개념, 처리 기법 5가지 개념 및 설명
31 분; 11. 데이터 전처리 챕터 예상문제 풀이
43 분

데이터 전처리와 변수 처리 기법을 학습하며, 결측값, 이상값, 차원축소 등 필수 개념을 다루고 필기시험 대비 예상문제 풀이를 포함합니다.