한 방에 끝! 빅데이터분석기사 실기 작업형
이 강의는 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 코.알.못들을 위해 제작되었습니다. 최대한 압축적으로 학습해 시험에 합격할 수 있게 도와드릴 뿐만 아니라, 진로 등을 고민하는 사람에게 가볍게 코딩 및 머신러닝 등에 대해 접해볼 수 있는 기회를 제공해드립니다.
입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 데이터 사이언스 자격증] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
Python
머신러닝
빅데이터분석기사
빅분기 실기
Colab
코.알.못에게도 기회를 🙌
강의 하나로 빅분기 실기 도전!
코딩 + 머신러닝 입문
한방에 끝내자!
딱 12시간! 시험에 필요한 만큼만 배우는
파이썬 + 머신러닝 입문
코알못 여자친구를 가르치기 위해 준비한 자료를
혼자만 쓰기 아까워 강의로 공개합니다.
딱 필요한 만큼만, 완벽하게 배우세요!
2020년 말 처음 등장해 뜨거운 관심을 모으고 있는 빅데이터분석기사 자격시험!
하지만 코딩도, 머신러닝도 처음인 분들께는 먼 얘기처럼 들리기 마련입니다.
이 강의는 바로 그런 분들을 위해 만들어진 데이터/머신러닝 입문 강의입니다.
파이썬(Python)을 통해 코.알.못들이 정말 최소한의 영역만 배우고 빅데이터분석기사 실기시험에 합격할 수 있도록 가이드라인을 제시해드리는 것이 목표입니다. 10시간 내외의 강의 시간 동안 시험 합격이라는 목적을 이루기 위해 핵심만을 다루되, 놓치는 부분 없이 진행합니다.
강의를 듣는 것만으로도 수차례 반복학습이 이뤄지도록 커리큘럼을 구성했습니다.
최소한의 시간, 최소한의 노력을 들여 완벽히 내용을 숙지하고 합격해보세요!
딱 이만큼만 알면
충분하도록 ✅
이런 분들 주목하세요!
머신러닝 &
파이썬 코딩을
처음 접하는 분
빅데이터분석기사
실기 시험을
응시하시는 분
무조건 외워서라도
합격할 의지, 욕심이
있으신 분
시간과 비용을
아끼고 싶은
벼락치기파
어떤 교과서도, 기출문제 풀이도 없이 지난 빅데이터분석기사 실기에 응시해 합격했습니다. 시험 준비 과정에서 직접 느낀 여러 이슈나 환경적 제약 등을 꼼꼼하게 고려해서 만든 강의입니다. 코딩에 대한 사전지식이 전무한 여자친구에게 피드백을 받아 강의를 구성하였으며, 추후 여러분과의 질의응답을 통해 보완할 예정입니다.
‘정말 이 정도로 충분할까?’ 싶을 수 있을 만큼 꼭 필요한 핵심을 간결하게 다루는 강의입니다. 기계적으로 외우는 것만으로도 충분히 시험에 대비하고, 합격할 수 있도록 도와드리겠습니다 😊
핵심 학습 Point!
- 1️⃣ 프로그래밍 언어, Python을 활용하는 법을 익힙니다.
- 2️⃣ 실제 ML/DL 학습용으로 많이 쓰이는 Google Colab을 경험해봅니다.
이 강의만의
핵심 장점 2가지 ✨
이 강의는
심플합니다.
학습자에게 최소한의 학습만을 요구합니다. 단언컨대, 이 이하로 학습해 합격을 자신할만한 강의는 존재하기 어려울 것입니다. 실제 시험과 동일한 환경(Google Colab)을 통해 교육을 진행하며, 이 시험을 준비하는 수준에 딱 맞춰 진행합니다. 불필요한 프로그램을 설치하거나, 환경 설정/시험 환경상의 제약으로 인한 불필요한 학습 등은 최대한 배제했습니다.
이 강의는
발전합니다.
코딩에 대한 사전지식이 전혀 없는 여자친구로부터 피드백을 받아, 비전공자 및 입문자 관점에 알맞은 난이도와 구성으로 강의를 준비하였습니다. 또한 학습 과정에서 참고할 만한 여러 책이나 문제 등을 추천드림으로써 시험 준비 이상의 학습 여건이 되는 분들께도 더욱 다양한 학습 기회를 제공해드립니다.
강의에서 다루는 내용을
확인해보세요 📚
👉 관련 분야로 이직을 고려하시는 분들이라면,
현실적인 ‘찍먹’이 가능하게끔 도와드립니다!
Section 0. Orientation
Colab의 사용법 및 앞으로의 강의 방향성에 대해 설명합니다.
Section 1. Python 기초
Python에 대한 기본적인 사용법, 데이터 타입 등에 대해 익힙니다.
Section 2. Python 문법
Python의 기본적인 문법인 조건문, 반복문, 예외처리 등에 대해 익힙니다.
Section 3. Pandas 기초
데이터를 다루기 위한 라이브러리인 Pandas의 기본적인 내용을 익힙니다.
Section 4. Pandas 기본
Pandas를 통한 데이터 조작법에 대해 익힙니다.
Section 5. Pandas 중급
Pandas를 통해 좀 더 어려운 문제를 푸는 법을 익힙니다. (작업1유형 중 일부가 여기에 속합니다.)
Section 6. Machine Learning 기초
머신러닝의 전체적인 구조 및 기법에 대해 익힙니다.
Section 7. Machine Learning 기본
출제 가능성이 높은 문제를 머신러닝을 통해 풀어봅니다.
Section 8. 완벽한 실전대비!
수강생이 늘어날수록 계속해서 모의고사 문제를 추가할 예정입니다!
이 강의를 만든
지식공유자는 👨🏫
김동규(DQ K)
- 처음 실시된 빅데이터 분석기사 2회차 실기 작업형 만점 및 최종 합격
- 전) 스타트업 자연어 처리 기반 데이터 사이언티스트
- 현) 기업부설 연구소 데이터사이언티스트/AI 연구원
Q&A를 확인해보세요!
Q. 강의는 어떻게 진행되나요?
Notion 교재를 바탕으로 진행됩니다. 수강자분들의 부담을 최소화하고자, 강의 내에서 자체적으로 반복학습이 이뤄지도록 커리큘럼을 구성하였으며, 추후 추가적인 질문 및 요청에 따라 추가되는 모의고사에 대한 강의 영상이 업데이트될 수 있습니다.
Q. 강의 교재는 무엇인가요?
강의 교재는 여러 코드, 학습 서적, 실제 응시자들의 후기들을 참고해 제가 직접 만든 것으로, 강의를 도저히 볼 수 없는 분들도 교재에 적힌 주석과 설명만을 통해 학습할 수 있도록 제작하였습니다. 노션 페이지 형태로 제공되기에, 이후로 계속해서 업데이트되는 문제를 풀어보실 수 있습니다.
Q. 수강 관련 참고 사항(갖춰야 할 환경, 기타 유의사항 등)이 있나요?
해당 과정은 구글 Colab에서 진행되기에, Google 계정이 있어야 합니다. 이외에는 Colab을 실행할 수 있는 컴퓨터라면 어떤 사양이든 상관없습니다.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
코딩을 처음 접하는 사람
빅데이터분석기사 실기에 응시하고자 하는 사람
머신러닝 등에 대해 처음 접해보는 사람
무조건 외워서라도 합격할 의지와 욕심이 있는 사람
벼락치기로 합격하고 싶은 사람
비전공자
생초보
안녕하세요
DQ K입니다.
데이터 사이언티스트 김동규입니다.
현재 AI연구원으로 재직하고 있습니다.
커리큘럼
전체
29개 ∙ (13시간 20분)
가 제공되는 강의입니다.
강의 소개 및 방향성 제시
13:17
CH 02. 숫자형
10:46
CH 04. 리스트형과 리스트 연산
22:35
CH 05. 리스트 연산 심화
06:54
그 외 기초 문법사항
16:33
CH 01. 조건문
19:00
CH 02. 반복문
34:53
CH 03. 예외처리
19:35