| 1강 |
ADsP 자격증 소개 |
10분 9초 |
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| 2강 |
데이터의 이해 > 데이터의 정의와 유형 |
13분 28초 |
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| 3강 |
데이터의 이해 > 지식경영의 핵심 이슈 |
12분 16초 |
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| 4강 |
데이터의 이해 > 데이터베이스의 정의와 특징 |
17분 27초 |
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| 5강 |
데이터의 이해 > 데이터베이스의 활용 |
15분 19초 |
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| 6강 |
데이터의 가치와 미래 > 빅데이터의 이해 |
23분 7초 |
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| 7강 |
데이터의 가치와 미래 > 빅데이터의 위기 요인 |
18분 4초 |
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| 8강 |
데이터의 가치와 미래 > 빅데이터 회의론 |
15분 5초 |
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| 9강 |
데이터 사이언스와 전략 인사이트 > 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트 |
13분 56초 |
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| 10강 |
데이터 사이언스와 전략 인사이트 > 데이터 사이언스와 인문학 |
21분 31초 |
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| 11강 |
1과목 데이터 이해 예상 문제 풀이 |
22분 5초 |
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| 12강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 분석 기획의 특징 |
18분 7초 |
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| 13강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 분석 방법론의 개요 |
9분 28초 |
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| 14강 |
데이터 분석 기획의 이해 > KDD 분석 방법론 |
10분 51초 |
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| 15강 |
데이터 분석 기획의 이해 > CRISP-DM 분석 방법론 |
12분 17초 |
|
| 16강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 빅데이터 분석 방법론 |
17분 34초 |
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| 17강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 분석 과제 발굴 |
19분 16초 |
|
| 18강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 상향식 접근법 |
12분 0초 |
|
| 19강 |
데이터 분석 기획의 이해 > 분석 프로젝트의 특성 |
15분 9초 |
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| 20강 |
분석 마스터 플랜 > 분석 마스터플랜 수립 |
15분 36초 |
|
| 21강 |
분석 마스터 플랜 > 분석 거버넌스 체계 |
13분 25초 |
|
| 22강 |
분석 마스터 플랜 > 데이터 거버넌스 체계 |
22분 11초 |
|
| 23강 |
2과목 데이터 분석 기획 예상 문제 풀이 |
21분 14초 |
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| 24강 |
R기초와 데이터 마트 > R의 개요와 설치 |
22분 16초 |
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| 25강 |
R기초와 데이터 마트 > R의 데이터 구조 |
22분 34초 |
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| 26강 |
R기초와 데이터 마트 > 데이터프레임과 리스트 |
21분 55초 |
|
| 27강 |
R기초와 데이터 마트 > 데이터 마트와 결측값 |
16분 45초 |
|
| 28강 |
R기초와 데이터 마트 > 이상값 |
13분 33초 |
|
| 29강 |
3과목 R기초와 데이터마트 예상 문제 풀이 |
16분 10초 |
|
| 30강 |
통계 분석 > 통계 개론 |
12분 11초 |
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| 31강 |
통계 분석 > 표본 추출 방법 |
17분 16초 |
|
| 32강 |
통계 분석 > 확률 |
19분 47초 |
|
| 33강 |
통계 분석 > 확률 변수 |
22분 46초 |
|
| 34강 |
통계 분석 > 추정 |
10분 55초 |
|
| 35강 |
통계 분석 > 가설 검정 |
15분 2초 |
|
| 36강 |
통계 분석 > 모집단의 모수에 대한 검정 방법 |
13분 40초 |
|
| 37강 |
통계 분석 > 평균 검정 |
16분 6초 |
|
| 38강 |
통계 분석 > 기술 통계 |
14분 20초 |
|
| 39강 |
통계 분석 > 통계량에 의한 자료 정리 |
21분 44초 |
|
| 40강 |
통계 분석 > 상관분석 |
21분 7초 |
|
| 41강 |
통계 분석 > 회귀분석 |
19분 31초 |
|
| 42강 |
통계 분석 > 결정계수 |
18분 46초 |
|
| 43강 |
통계 분석 > 최적 회귀방정식의 선택 |
16분 4초 |
|
| 44강 |
통계 분석 > 다차원 척도법 |
14분 32초 |
|
| 45강 |
통계 분석 > 주성분 분석 |
21분 42초 |
|
| 46강 |
통계 분석 > 시계열 자료 |
13분 52초 |
|
| 47강 |
통계 분석 > 시계열 모형 |
15분 11초 |
|
| 48강 |
통계 분석 > 분해 시계열 |
13분 5초 |
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| 49강 |
3과목 통계 분석 예상 문제 풀이 |
30분 14초 |
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| 50강 |
데이터 마이닝 > 데이터 마이닝의 개요 |
16분 36초 |
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| 51강 |
데이터 마이닝 > 로지스틱 회귀모형 |
24분 33초 |
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| 52강 |
데이터 마이닝 > 의사결정나무 모형 |
16분 14초 |
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| 53강 |
데이터 마이닝 > 의사결정나무 분석과정 |
14분 55초 |
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| 54강 |
데이터 마이닝 > 앙상블 모형(배깅) |
11분 18초 |
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| 55강 |
데이터 마이닝 > 앙상블 모형(부스팅과 랜덤 포레스트) |
16분 10초 |
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| 56강 |
데이터 마이닝 > 인공신경망의 개요 |
15분 24초 |
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| 57강 |
데이터 마이닝 > 다층신경망 |
16분 29초 |
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| 58강 |
데이터 마이닝 > SOM |
7분 19초 |
|
| 59강 |
데이터 마이닝 > 분류분석 모형의 평가 |
10분 15초 |
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| 60강 |
데이터 마이닝 > 오분류표 |
18분 8초 |
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| 61강 |
데이터 마이닝 > 계층적 군집분석 |
19분 46초 |
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| 62강 |
데이터 마이닝 > 비계층적 군집분석 |
22분 35초 |
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| 63강 |
데이터 마이닝 > 연관분석 |
22분 30초 |
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| 64강 |
3과목 데이터 마이닝 예상 문제 풀이 |
22분 29초 |
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| 65강 |
최신 기출 복원 문제 풀이(1) |
22분 27초 |
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| 66강 |
최신 기출 복원 문제 풀이(2) |
23분 53초 |
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