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데이터 사이언스 자격증

ADsP 퀵스타트!

ADsP 자격증 합격 전략을 알아보고 암기 과목들을 요약해서 배워봅니다. 더 이상 주저하지 말고 ADsP 자격증에 도전해 보세요!

(5.0) 수강평 3개

수강생 83명

ADsP빅데이터
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입문자를 위해 준비한
[데이터 사이언스 자격증, ADsP] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • ADsP 자격증 준비 방법

  • ADsP 자격증 합격 전략!

  • 데이터분석 준전문가

  • 데이터 이해

  • 데이터 분석 기획

ADsP 자격증 속전 속결!
전략적 어프로치를 통해 합격으로 직행!

ADsP 자격증
효율적으로 준비하기

✅ ADsP 자격증 준비 시간낭비 DOWN 효율성 UP 💪

✅ 테이터 분석가 커리어를 위한 필수 자격증 득템 ✌

✅ 지루한 암기 과목들, 핵심만 정리해 본다 👍

✅ ADsP 자격증 시험 자신감 만땅 😉


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다음과 같은 고민을 가지고 있나요?

ADsP 자격증은 따야 하는데
어디서부터 시작할지 잘 모르겠어요 😭

수험서로 공부하려고 보니 재미도 없고
방대한 양에 시간낭비하는 것 같아요. 🤣

재미없는 제 1, 2 암기 과목들을
빠르게 요약해서 배우고 싶어요! 🙏

두서없이 배우기 보다는
합격을 위한 가이드가 필요해요! 🥳

이 강의에서는
다음과 같은 내용을 배워요


ADsP 자격증에 도전하는 입문자들을 대상으로 이론 중심의 1과목, 2과목을 핵심만 빠르게 전달합니다.

✅ 입문자를 위한 강의

✅ 170+ page 분량의 강의 슬라이드 PDF 제공

✅ 기출문제 키워드 분석을 바탕으로하는 합격 전략 제공

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기출문제 키워드 분석과 합격 전략

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DIKW 피라미드

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데이터 프로젝트 유형

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KDD 분석 방법론

이 강의를 만든 사람

루비네 코딩 - James 쌤 (PhD)

  • 수년간의 ADsP, 빅데이터분석기사 자격증 강의 경력.

  • S사, K사, L사, P사 등 국내 유수 기업 사원 대상 강의.

  • K-Digital Training, ICT 이노베이션 스퀘어, 청년취업 아카데미, 4차산업 인재 양성 프로그램 등 취준생 대상 강의와 멘토링.

  • SIC 인공지능 강의 설계.

  • 최근 10 여년간 활발한 창업, 강의, 컨설팅 활동.

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Q&A 💬

Q. ADsP (데이터분석준전문가) 자격증은 왜 필요한가요?

지금은 빅데이터와 AI 시대인 만큼 데이터 관리와 분석이 과거 어느때 보다 중요해 졌습니다. 그래서 기업 채용공고에서 우대조건으로 ADsP 자격증은 빠지지 않고 등장하고 있습니다. 공기업, 금융권, IT분야 등에서 ADsP 자격증 소지자에게 가산점을 부여하고 있습니다. ADsP는 기본적으로 갖추어야 하는 필수 자격증으로 자리매김하고 있습니다. ✌

Q. 선수 지식이 있나요?

딱히 선수 지식은 없습니다. ADsP는 비전공자도 충분히 도전할 수 있는 자격증 입니다. 🥳 😍 분석 과목에서는 약간의 수학적 감각과 프로그래밍 감각을 가지고 있다면 도움이 되는것 같기는 합니다.

Q. 제목과 같이 빠르게 (quick) 준비 가능한가요?

강의 영상을 시청하시고 바로 기출문제 (미포함) 풀이를 시작하는 전략을 추천 드립니다. 사람마다 다르겠지만 암기 위주로 준비가 가능한 제 1, 2 과목은 짧은 시간안에 합격권에 들어가는 것 충분히 가능하다고 생각합니다. 😎

Q. 구체적으로 어떤 내용을 배우게 되는 가요?

본 강의에서는 제1과목 "데이터의 이해"와 제2과목 "데이터 분석 기획"을 배우게 됩니다. 제3과목 "데이터 분석"은 다음 기회에 별도의 강의로 (2025년 1분기 예정) 준비해서 찾아 뵙도록 하겠습니다. 🙇‍♂💕

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • ADsP 자격증 준비를 시작하려는 분

  • ADsP 기출문제 유형을 알아보고자 하는 분

  • ADsP 제 1, 2 암기 과목을 빠르게 요약해서 배우려는 분

  • ADsP 자격증 공부 효율이 오르지 않아서 고민하는 분

안녕하세요
루비네 코딩입니다.

루비와 James 쌤이 만들어가는 코딩교실입니다.  

루비는 먹고 자는 것이 취미이며 호기심 많은 시츄 여아 입니다. 

많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇‍♂️ 🙏

루비네 코딩 : 네이버 블로그 (naver.com)

 

 

 

커리큘럼

전체

20개 ∙ (1시간 34분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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