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빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

(4.9) 수강평 92개

수강생 4,304명

초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터 사이언스 자격증] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 빅데이터 분석기사 실기

  • 데이터 분석의 기초

  • 데이터 전처리

  • 모형 구축 및 평가

파이썬(Python) 빅분기 준비, 
기초부터 실전까지 튼튼하게! 

빅분기 실기,
기초+연습+실전을 한번에! 📖

최근 빅데이터, 인공지능 같은 키워드가 핫한데요. 그래서인지 주변에 빅데이터 분석기사 자격증을 준비하고 계신 학생이나 기업 종사자분들이 많이 계신 것 같습니다. 빅데이터 분석기사 실기를 준비하고 계신 분들께 조금이나마 도움이 되고자 이번 강의를 제작하게 되었습니다. 여러분의 국가기술자격증 빅데이터분석기사 합격을 응원합니다!

빅데이터 분석기사 실기 합격 기준 알아보기 📃

  • 통합형(필답형, 작업형) 180분 시험
  • 빅데이터 분석실무 - 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 모형 구축/평가
  • 100점 만점 기준 60점 이상시 합격
  • 2022년 기준 연간 2회 시행 (제4회, 제5회)
  • 자세한 응시 자격 및 합격 기준은 한국데이터산업진흥원 홈페이지를 참고해주세요.

이 강의만의 
특징을 확인하세요 ✅

이런 분들께 추천합니다!

빅데이터분석기사 
실기 시험을 
준비하시는 분 

빅데이터분석기사의 
큰 흐름을 
이해하고 싶은 분 

빅데이터 수집·저장·처리, 
분석 및 시각화를 
수행하고 싶은 분 

  • ✅ 빅분기를 준비하기 위해 전체를 공부하기 보다 필요한 것만 추출하여 강의 자료를 구성하였습니다.
  • ✅ 전체 분석 과정의 큰 흐름을 잡을 수 있도록 강의 자료를 구성하였습니다.
  • ✅ 분석 프로세스별 모듈로 나누어 반복함으로써 오랫동안 기억될 수 있도록 하였습니다.
  • ✅ 강의 중간마다 코드 및 이론적 배경도 함께 설명합니다.
  • ✅ 단답형 문제의 경우 기출문제와 예상문제만을 제시하여 수강생들이 스스로 학습하기를 권장합니다.

다음 내용을 
학습합니다 📚

데이터 수집 - 데이터 전처리 - 데이터 모형 구축 - 데이터 모형 평가에 이르는 내용을 학습합니다.

1. 강의 소개

2. 기초 쌓기 (작업 1유형 3문제, 작업 2유형 1문제)

3. 실제 시험 환경과 유사한 구름IDE에서 연습문제 풀기

4. KDATA에서 제공하는 빅분기 실기 체험환경 실습 및 해설

 

5. 강의 마무리: 단답형 기출 및 예상문제 소개

6. 빅분기 실기 작업형 제3유형 업데이트(수정날짜 23.06.05)

  • 빅데이터분석기사 실기시험 출제유형 변경
  • 기존 단답형 10문제를 작업형 제3유형 2문제 대체
  • 신유형 강의자료 바로가기
  • 데이터자격검정에 공개된 예시 문제 기반 통계적 가설검정 학습

 

📢 수강 전 확인해주세요!

  • 본 강의는 오프라인 강의를 기반으로 강의자료가 제작되었으며, 수강생들의 의견을 반영하여

       내부 검토 후 강의자료가 수정되고 있으니 수정된 강의자료로 학습을 진행하면 되겠습니다.

  • 해당 강의를 수강한 학생들은 제3회 빅데이터 분석기사 실기시험에 대다수 합격하였습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 빅데이터분석기사 실기를 준비하시는 분

  • 빅데이터분석기사의 큰 흐름을 이해하고 싶으신 분

  • 빅분기 자격을 취득하고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python

  • Pandas

  • Numpy

  • Scikit-Learn

DIP 대구 빅데이터활용센터 입니다.

데이터 분석가들로 구성된 직원들이 강의를 진행하고 있습니다. :)

센터를 방문하시면 데이터 분석 및 컨설팅을 무료로 지원해드리고 있습니다.

홈페이지

유튜브 채널

 

커리큘럼

전체

24개 ∙ (5시간 0분)

  • 강의 및 코드 수정자료

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!