빅데이터분석기사 필기 이론 학습

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데이터와 운영 요구에 맞는 분석 도구·실행 환경을 선택한다.

일반화 성능을 지키는 훈련·검증·테스트 분할 원칙을 익힌다.

선형회귀의 추정 원리와 계수 해석·잔차 진단 방법을 익힌다.

로지스틱 회귀의 확률·오즈 해석과 성능 진단 방법을 익힌다.

의사결정나무의 분할 기준과 과대적합 방지·가지치기를 익힌다.

신경망의 순전파·역전파와 학습 안정화·규제 방법을 익힌다.

SVM의 마진·커널 원리와 주요 하이퍼파라미터를 익힌다.

지지도·신뢰도·향상도로 연관규칙을 평가하는 방법을 익힌다.

주요 군집 알고리즘의 가정과 군집 품질 평가 기준을 익힌다.

교차표와 카이제곱 검정을 활용한 범주형 자료 분석을 익힌다.

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