이론 목록
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빅데이터 분석기획데이터 수집 및 전환
12데이터 변환·적재 절차
ETL·ELT와 적재 방식을 비교하고 신뢰성 확보 절차를 익힌다.
빅데이터 분석기획데이터 수집 및 전환
13데이터 비식별화와 재식별 위험
가명·익명 처리의 차이와 재식별 위험 평가 기준을 익힌다.
빅데이터 분석기획데이터 적재 및 저장
14데이터 품질 검증과 저장 구조
데이터 품질 기준과 분석 목적에 맞는 저장 구조를 선택한다.
빅데이터 탐색데이터 정제
15데이터 정제의 목적과 절차
오류·중복·형식 불일치를 진단하고 재현 가능한 정제 절차를 익힌다.
빅데이터 탐색데이터 정제
16결측값 진단과 처리
결측 유형과 발생 원인을 진단해 적절한 처리 방법을 선택한다.
빅데이터 탐색데이터 정제
17이상값 탐지와 처리
이상값의 원인을 확인하고 탐지·처리 기준을 목적에 맞게 정한다.
빅데이터 탐색분석 변수 처리
18변수 선택과 다중공선성
변수 선택 방법과 다중공선성 진단·대응 절차를 익힌다.
빅데이터 탐색분석 변수 처리
19차원 축소와 주성분분석
주성분분석의 원리와 성분 수 선택·해석 기준을 익힌다.
빅데이터 탐색분석 변수 처리
20파생변수·변수변환·스케일링
파생변수·변환·인코딩·스케일링의 적용 조건을 구분한다.
빅데이터 탐색분석 변수 처리
불균형 데이터 처리
불균형 자료의 평가 지표와 재표본화·임곗값 설정을 익힌다.