빅데이터분석기사 필기 이론 학습

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주요 군집 알고리즘의 가정과 군집 품질 평가 기준을 익힌다.

교차표와 카이제곱 검정을 활용한 범주형 자료 분석을 익힌다.

PCA·요인분석·판별분석·MANOVA의 목적과 차이를 구분한다.

정상성·ACF·PACF를 바탕으로 시계열 모형을 구축하고 검증한다.

사전분포와 가능도를 결합한 베이지안 추론·진단 절차를 익힌다.

텍스트·이미지·음성 분석을 위한 딥러닝 설계와 검증을 익힌다.

앙상블 학습의 구조와 자료 조건에 맞는 비모수 검정을 익힌다.

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