빅데이터 SPSS 최신 분석기법

1부 빅데이터 분석의 개념
1장 빅데이터는 분석이다
1 빅데이터 시대
2 빅데이터의 개념
3 빅데이터와 일반데이터의 구분
4 빅데이터의 핵심 초점
5 빅데이터의 정의
2장 인공지능과 빅데이터 분석
1 인공지능의 대두
2 인공지능의 학습방법
3 빅데이터와 인공지능의 관계
4 통계분석과 기계학습의 차이
5 빅데이터 분석
6 빅데이터 분석 알고리즘의 종류
7 빅데이터 분석을 위한 기본 지식

2부 신경망 분석
3장 신경망 개요
1 신경망의 개념
2 신경망 분석 과정
3 신경망 분석의 종류
4 다층 퍼셉트론
5 방사형 기저함수 네트워크
6 신경망 알고리즘의 특징
4장 신경망 분석 사례
1 신경망 분석을 위한 기초 개념 정리
2 데이터 설명
3 MLP 분석 실습
4 RBF 분석 실습
5 신경망 분석 사례 결과 종합

3부 서포트 벡터 머신(SVM)
5장 SVM 개요
1 SVM 개념
2 SVM 알고리즘
3 SVM 알고리즘의 특징
6장 SVM 분석 사례
1 SPSS에서 SVM 실습을 위한 기초 작업
2 SVM 분석 실습
3 SVM 분석 사례 결과 종합

4부 랜덤포레스트
7장 랜덤포레스트 개요
1 랜덤포레스트 개념
2 CART 알고리즘
3 배깅 알고리즘
4 랜덤포레스트 알고리즘
5 랜덤포레스트 알고리즘의 특징
8장 랜덤포레스트 분석 사례
1 SPSS에서 랜덤포레스트 실습을 위한 기초 작업
2 랜덤포레스트 실습
3 랜덤포레스트 분석 사례 결과 종합

5부데이터 분석의 이슈
9장 3가지 알고리즘 비교 · 종합
1 분석 조건 비교
2 모형 비교의 기준
3 분석 결과 비교
10장 모형 개발 프로세스
1 모형 개발 프로세스
2 모형 해석(평가) 방법