빅데이터 분석 기사 자격증 내용 정리

2장 통계분석 기법

1절 회귀분석

- 회귀분석의 개념

- 단순 선형회귀

- 다중 선형회귀

- 정규화 선형회귀

- 일반화 선형회귀 (GLM)

- 회귀분석의 영향력 진단

 

2절 범주형 자료 분석

- 범주형 자료 분석

- 분할표 분석

- 교차 분석

- 적합성 검정

- 독립성 검정 

- 동질성 검정

 

3절 다차원 척도법

- 다차원 척도법

- 분석방법

- 다차원 척도법의 종류

 

4절 다변량 분석

- 주성분분석

- 요인분석

- 판별분석

 

5절 시계열 분석

- 시계열자료

- 정상성

- 시계열자료 분석방법

- 시계열 모형

 

6절 비모수 통계

- 비모수 통계

- Kolmogorov-Smirnov 검정 (단일표본)

- Mann-Whitney U 검정(독립 두 표본)

- Wilcoxon signed-rank test (윌콕슨의 부호 순위 검정, 대응 두 표본)

- 런 검정 (Run test)

 

3장 정형데이터 분석기법

1절 분류분석

- 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression Analysis)

- 의사결정 나무 (Decision tree) 

- 서포트 벡터 머신 (SVM, Support Vector Machine)

- k-최근접 이웃 알고리즘 (K-NN; K-Nearest Neighbor Classification)

- 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification)

- 앙상블 (Ensemble)

 

2절 연관분석

- 연관규칙(Association Rule)의 개념

- 연관규칙의 형태

- 연관규칙의 측도

- 연관분석의 장단점

- Apriori 알고리즘

 

3절 군집분석

- 개요

- 특징

- 거리

- 계층적 군집분석

- 계층적 군집분석 종류

- 비계층적 군집분석

 

4장 딥러닝

1절 개요

- 개요

 

2절 인공신경망 (ANN: Artificial Neural Network)

- 개요

- 연구

- 구조

- 뉴런의 계산

- 뉴런의 활성화 함수

- 단일 뉴런의 학습(단층 퍼셉트론)

- 신경망 모형 구축 시 고려사항

 

3절 심층신경망 (DNN: Deep Neural Network)

- 개요

- 특징

 

4절 합성곱 신경망 (CNN: Convolution Neural Network)

- 개요

- 알고리즘

 

5절 순환 신경망 (RNN: Recurrent Neural Network)

 - 개요

- 특징

 

6절 LSTM (Long Short-Term Memory)

- 개요

 

5장 비정형 데이터 분석기법

1절 비정형 데이터

- 비정형 데이터

- 데이터 유형

- 비정형 데이터의 종류

- 비정형 데이터 분석 기법

 

2절 텍스트 마이닝

- 텍스트 마이닝 개요

- 텍스트 마이닝 기능

- 텍스트 마이닝 과정

- 정보검색의 적절성

 

3절 사회연결망 분석 (Social Network Analysis) 

- 사회연결망 분석

- 사회연결망 분석에서 네트워크 구조를 파악하기 위한 기법

- SNA 적용

- SNA 단계

- R에서의 SNA

- 활용방안

 

1장 분석모형 평가 및 개선

1절 분석모형 평가

- 성능평가지표

    - 범주형 : 혼동 행렬, ROC 곡선, 향상도 곡선, 카파 상관계수

    - 연속형 : SSE, AE, MSE, MAE, RMSE, MAPE

    - 지도학습모델 : 편향과 분산

    - 군집모델 : 목표값 O, 목표값 X

- 분석모형 진단

    - 모형 진단 : 샤피로-윌크 검정, K-S 검정, Q-Q플랏

    - 자료 진단 : Cook's distance, DFBETAS, DFFITS, Leverage H

- 교차검증

    - 기법들 : k-폴드 교차검증, 홀드아웃 교차검증, 리브-p-아웃 교차검증, 리브-원-아웃 교차검증, 붓스트랩

- 모수 유의성 검정

    - 모평균 : 단일표본 t-검정, 대응표본 t-검정, 독립표본 t-검정

    - 모분산 : 카이스퀘어 검정, F-검정, 분산분석(ANOVA)

    - 회귀모형의 유의성 검정

- 적합도 검정 (Goodness of Fit test)

 

2절 분석모형 개선

- 과대적합 방지

- 매개변수 최적화

- 분석모형 융합

- 최종모형 선정