데이터 분석 기획

ㆍ 빅데이터의 정의를 알아봅니다. ㆍ O/X 퀴즈를 통해 빅데이터에 대한 개념을 이해합니다. ㆍ 빅데이터 분석 팁을 학습하여 추후에 활용할 수 있습니다.

ㆍ 데이터 분석 기획이 무엇인지 알아봅니다. ㆍ 분석방법론과 데이터 분석 기획 간의 연관성을 이해합니다. ㆍ 분석 기획 시 고려 사항을 배워봅니다.

ㆍ 분석의 목적성을 우선 다룹니다. ㆍ 분석에만 초점을 맞추지 않고 분석의 목적을 구체화합니다. ㆍ 데이터 분석과 관련된 다양한 영역의 조직을 정비화하는 법을 배웁니다.

ㆍ 데이터의 개념에 대해 학습합니다. ㆍ 데이터의 다양한 형태를 이해합니다. ㆍ 분석 데이터 확인 시 고려 사항을 알아봅니다.

ㆍ Data Curation이 무엇인지 알아봅니다. ㆍ 데이터 활용법에 대해 배워봅니다. ㆍ 하향식, 상향식의 방식과 Prototyping을 이용한 데이터 분석을 이해합니다.

ㆍ 분석에 필요한 데이터를 처리하는 과정을 배웁니다. (Data Preprocessing) ㆍ 데이터 분석에 필요한 인사이트를 발견할 수 있습니다. (Exploratory Data Analysis) ㆍ 데이터에 필요한 변수를 활용하는 법을 알아봅니다. (Data Manipulation)

ㆍ Modeling을 통해 데이터로 기획된 분석 목적에 부합한 기법을 선택할 수 있습니다. ㆍ Analysis를 활용하여, 훈련 데이터를 사용하여 분석하는 방법을 배울 수 있습니다. ㆍ 평가 데이터를 바탕으로 모형의 성능을 파악하는 Evaluation을 배웁니다.

ㆍ 데이터 분석 도구를 선택하는 방법을 학습합니다. ㆍ 데이터 분석에 많이 사용되는 오픈 소스인 R과 Python에 대해 알아봅니다. ㆍ 데이터 분석 도구와 함께 많이 사용되는 분석을 위한 ICT에 대한 지식을 갖춥니다.

ㆍ 분석 모형 평가를 위한 데이터 파티셔닝에 대해 알아봅니다. ㆍ 지도 학습과 비지도 학습 평가의 차이에 대해 이해합니다. ㆍ 모형 평가 시 주의점에 대해 이해합니다.

ㆍ 데이터 분석 기획의 목적에 대해 학습하고 이해합니다. ㆍ 분석을 통해 얻은 인사이트를 비즈니스 아이디어로 도출할 수 있습니다.