데이터 탐색의 기초와 고급 데이터 탐색 기법을 학습하며, 상관성 분석, 기초 통계량, 데이터 분포, 시공간 데이터와 비정형 데이터 탐색 방법을 다룹니다.
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학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습차시 : 11차시
학습시간 : 7시간
학습시간 : 7시간 11차시
난이도 : 향상
강의목표
이 강의는 탐색적 데이터 분석을 통해 이상치와 상관성을 검토하고, 기초 통계량과 다양한 시각화 기법을 다룹니다.
강의소개
탐색적 데이터 분석, 이상치 검출, 변수 간의 상관성 분석, 피어슨 상관계수, 데이터 산점도, 스피어만 상관계수, 단조 관계, 중심화 경향 기초 통계량, 산포도, 왜도, 첨도, 도수분포표, 히스토그램, 막대 그래프, 파이차트, 줄기 잎 그림, 박스플롯, 변동계수, 시공간 데이터, 변량 데이터, 비정형 데이터 탐색에 대한 내용을 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.2-2.데이터 탐색 (데이터 탐색의 기초, 고급 데이터 탐색)
1. 탐색적 데이터 분석 개념, 필요성, 분석과정 및 절차, 이상치 검출 방법 3가지
43 분
2. 변수 간의 상관성 분석 개념, 종류, 상관분석 기본가정 4가지, 피어슨 상관계수 개념 및 데이터 산점도
31 분
3. 피어슨, 스피어만 상관계수 차이점, 스피어만 상관계수 개념, 특징, 단조 관계 개념
34 분
4. 중심화 경향 기초 통계량 개념, 산술, 기하, 조화 평균, 중앙값, 최빈값, 분위수 개념
34 분
5. 산포도 개념, 분산, 표준편차, 범위, 평균 절대 편차, 사분위범위, 변동계수 개념, 공식, 예시
40 분
6. 자료의 분포 형태, 왜도, 첨도의 개념 특징
36 분
7. 도수분포표, 히스토그램, 막대그래프, 파이차트, 산점도, 줄기 잎 그림, 상자수염 그림 개념, 특징