데이터사이언스: 기초편
학습목표
1) 데이터 분석을 위한 기본을 설명할 수 있다.
2) 래피드마이너 분석프로세스의 개념과 프로세스에 대해 설명할 수 있다.
학습대상
1) 자료 분석을 담당하는 재직근로자
2) 데이터사이언스가 필요한 업종에 종사하는 재직근로자
평가수료기준
| 평가 | 수료기준 | |
|---|---|---|
| 과제 | 100% | 총점 70점 이상(100점 만점 기준) |
유의사항
ㆍ지연제출기간 없음(정해진 기한 외 제출 불가)
데이터를 처리하고 분석하여 가치 있는 정보를 얻어서 활용하는 데이터사이언스는 현대사회를 이끌어감에 있어서 중요한 역할을 하고 있다. 데이터사이언스의 모든 과정을 능숙하게 처리할 수 있는 능력을 갖춘다는 것은 통계적 지식, 수학적 지식, 컴퓨팅 지식 등의 다양한 분야에서의 학습이 필요하므로 단기간의 지식 습득으로는 이루어지기 어렵다. 이런 어려움을 해결하기 위해 데이터사이언스를 지원해주는 툴(tool)들이 다양하게 개발되어 있지만 데이터분석에 대한 기초적인 개념과 분석방법에 대한 기본 지식이 있어야 툴을 이용해서 원하는 정보를 얻을 수 있으므로 최소한의 기초적 지식의 습득은 필요하다. 본 과정은 이러한 툴 중에서, 접근성이 용이하고 그 활용도에 있어서 인정을 받고 있는 래피드마이너 스튜디오(RapidMiner Studio)를 활용하여 데이터사이언스에 대한 기본 지식을 습득할 수 있다.
| 개월차 | 차시 | 과정목차 |
|---|---|---|
| 1개월 | 1차시 | 데이터 탐색 개념 |
| 2차시 | 데이터 정제와 시각화 기법 | |
| 3차시 | 선형회귀분석 기법과 응용 | |
| 4차시 | 신경망 및 군집분석 기법과 활용 |
