* 총 4일 (1일 6시간) 과정이며, 이론 및 실습이 병행되는 과정입니다.
* 상기 커리큘럼은 교육 진행 시 내용 및 순서의 변경이 다소 있을 수 있습니다.
일자 교육주제 시간 교육내용 강사
1일차 SAS Data Scientist 과정 소개 10분 - SAS Data Scientist과정 소개
- SAS Data Scientist 단계별 Roadmap 소개
SAS Korea
빅데이터 분석의 이해 및 최신기법 소개 4 - 빅데이터의 시대적 의미
- 비즈니스 문제 해결을 위한 분석 기법 소개 및 적용 방안
- 빅데이터 분석에서 Data Scientist 의 역할
조성배 교수
연세대
Data Technology(DT) 글로벌 트랜드
– How to compete in the Data Economy
2 - DT 글로벌 트랜드
- 분석 혁신 기업 DNA
- 분석혁신 기업 사례연구
- Analytics in Action DELATA 전략
이진권 전무
SAS Korea
2일차 빅데이터 분석 기술 동향 및 아키텍처 2 - 빅데이터 분석을 위한 요소기술 및 아키텍쳐 소개
- SAS에서 hadoop연동 방법 소개
SAS Korea
빅데이터 분석을 위한 텍스트 분석 성공사례 및
중요한 NLP 기술 평가요소
2 - 빅데이터 분석을 위한 텍스트 분석 성공사례
- 국내 실패사례를 통해서 본 중요한 NLP기술 평가 요소
2 - SAS Text Analytics 실습
3일차 의사결정을 지원하는 Approachable Analytics AtoZ 3 - 시각화 분석 트렌드
- 시각화 분석 사례
- 데이터 시각화 데모 및 실습
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빅데이터 분석을 위한 데이터 처리
- SAS Access to Hadoop기반의 Hadoop 데이터 처리
3 - 분석을 위한 데이터 준비의 필요성
- 분석 데이터의 이해
- 분석 데이터 전처리 및 데이터 핸들링
- 분석시나리오 기반 데이터 처리 작업 실습
4일차 비즈니스 문제 해결을 위한 Machine Learning 6 - Machine Learning 소개
- SAS for Machine Learning
- Machine Learning 기법 및 알고리즘
- SAS Enterprise Miner를 활용한 Machine Learning
- 분석시나리오를 통한 실습
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