[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2)

[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2)

50,000
  • 지원유형
    • 일반과정
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
50,000

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인공신경망, SVM, 연관성 및 군집 분석 기법을 상세히 학습하고, 실습 문제를 풉니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 7시간 10차시
난이도 : 입문
강의목표

인공신경망, 오차 역전파, MNIST, 서포트 벡터 머신, 커널 트릭, 커널 함수, 연관성 분석, 지지도, 신뢰도, 향상도, 아프리오리, FP-Growth, 군집 분석, 계층, 비계층 기반, 군집 간 거리 계산, 계층적 군집 분석 방법, 비계층적 군집 분석, K-평균 군집분석, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램, 밀도 기반 분석, 자기 조직화 지도(SOM)을 이해한다.

강의소개

인공신경망, 오차 역전파, MNIST, 서포트 벡터 머신, 커널 트릭, 커널 함수, 연관성 분석, 지지도, 신뢰도, 향상도, 아프리오리, FP-Growth, 군집 분석, 계층, 비계층 기반, 군집 간 거리 계산, 계층적 군집 분석 방법, 비계층적 군집 분석, K-평균 군집분석, 엘보우, 실루엣, 덴드로그램, 밀도 기반 분석, 자기 조직화 지도(SOM)을 이해한다.

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.3. 빅데이터 모델링 - 2.분석기법 적용 (분석기법 2)
1. 분석 기법(인공신경망 학습...
42 분
2. 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 정의...
42 분
3. 분석 기법(서포트 벡터 머신(SVM) 적용...
42 분
4. 분석 기법(연관성 분석 개념, 측정 지표-지지...
46 분
5. 분석 기법(군집 분석의 정의, 특징, 유형...
32 분
6. 분석 기법(군집 간의 거리 계산, 연속형 변수...
35 분
7. 분석 기법(계층적 군집분석 개념 방법 5가지...
45 분
8. 분석 기법(밀도 기반 군집 분석, 자기 조직화 지도...
43 분
9. 분석 기법 예상 문제 풀이-1
37 분
10. 분석 기법 예상 문제 풀이-2
37 분