빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 실기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.
이런 걸
배워요!
빅데이터분석기사 실기 필답형
빅데이터분석기사 실기 작업형
머신러닝
파이썬 데이터 분석(Pandas)
국가공인 빅데이터분석기사 실기,
올해는 꼭 합격하세요!
빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획,
빅데이터 수집·저장·처리, 분석 및 시각화를 수행하는
실무자 검증을 위한 자격증입니다.
국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있습니다. 그러나 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 있어, 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격인 국가기술 빅데이터 분석기사 자격증이 출범하였습니다.
2022년에는 정기 4~5회차 시험이 실시되며, 회차를 거듭할수록 시험의 난이도가 높아지고 있어 깊이있는 학습이 필요합니다. 본 강의는 파이썬 및 판다스와 데이터 처리, 머신러닝 총 3과목의 기초부터 핵심 내용을 정리하였습니다.
본 강의는 프로그래밍 언어 파이썬에 대해 학습하고 판다스(Pandas), 싸이킷런(Scikit-Learn) 라이브러리를 학습하는 과정으로, 빅데이터 분석기사 실기의 작업형 1, 2에 대비할 수 있는 강의입니다. 단순 암기만으로 풀이할 수 없는 실기 시험이기 때문에 다양한 응용을 도울 수 있는 예제 중심의 설명이 이루어집니다.
Pandas(판다스)
Scikit-Learn(사이킷런)
📖 빅데이터분석기사 시험 안내
파이썬에 익숙하지 않은 초보자를 위해 시험 대비를 위한 수준으로 중요 내용만 학습하여 파이썬 언어 활용 능력 습득에 초점을 맞춘 과정입니다.
데이터를 다루기 위한 파이썬 라이브러리인 Pandas의 기본적인 내용을 익힙니다. 작업형 제 1유형은 다양한 관점에서 출제될 수 있는 데이터 가공 유형을 이해하고, 문제 풀이를 직접 따라하면서 데이터 처리 방법을 이해합니다.
작업형 제2유형 실기 시험 대비를 위해 sklearn을 활용하여 머신러닝의 전체적인 구조 및 기법에 대해 익힙니다. 머신러닝 회귀와 분류 모델을 만들고 평가하는 방법을 알아보고, 기출문제 및 출제 가능성이 높은 문제를 직접 풀어봅니다.
Q. 필기 합격 후 실기 시험은 몇 번까지 응시할 수 있나요?
필기 합격 후 2년 동안 실기 응시의 기회가 있습니다. 1년에 2번 시험이 있기 때문에 총 4번의 응시 기회가 있습니다. 참고로 국가기술 자격이며, 응시 자격이 있으므로 자격이 되는지 확인하셔야 합니다.
Q. 데이터분석준전문가(ADsP)와 시험 과목 및 문제가 많이 다른가요?
데이터분석준전문가 자격시험과 많은 부분의 내용이 겹칩니다. 다만 사용되는 용어나 문제의 패턴이 다르기 때문에 아직 양이 많지 않지만 기출 복원 문제를 풀이해 보시고 좀 더 기본을 탄탄하게 하는 학습이 필요로 합니다. 계산 문제나 깊은 이해가 필요한 내용도 출제되고 있습니다. 아직 고득점을 목표로 하시는 것 보다는 70~80점 사이를 목표로 학습하시는 것을 추천드리고 싶습니다.
Q. 학습 기간을 얼마나 잡아야 할까요?
학습 기간은 개인차가 클 것으로 생각됩니다. 그리고 프로그래밍에 대한 개념이 없는 상태에서 학습을 하신다면 보다 많은 시간이 걸릴 것 같습니다. 2~3달 정도 기간을 잡고 매일 반복해서 코드를 입력하고 해석하는 시간을 만들어 보시면 좋을 것 같습니다. 특히 Pandas, ML에 대한 학습은 활용할 수 있을 정도의 내용으로 준비했기 때문에 내용이 많다고 느끼실 수 있습니다. 질문을 주시면서 익혀가시면 좋으며, 시험 직전에는 실기 코드의 암기도 필요합니다.
윤소영 강사님은 24년간 SW 강의를 진행해온 IT 전문 강사입니다.
강의 이력
소지 자격증
주요 강의 과정
[교재 구매 안내]
학습 대상은
누구일까요?
빅데이터분석기사 자격시험에 응시하고자 하는 분
파이썬 데이터 분석 라이브러리 Pandas를 학습하고자 하는 분
빅데이터 분석에 관심이 있으신 분
선수 지식,
필요할까요?
빅데이터분석기사 필기 합격자
전체
241개 ∙ (77시간 21분)
가 제공되는 강의입니다.
객체(object)&실기
12:35
이름, 타입(type)
20:17
서식 있는 문자열
08:43
연산자 활용
09:06
조건 작성 연습
05:28
입력 함수, 형변환
06:22
함수(Function)
12:12
Container의 개요
14:42
list의 메서드
11:51
str의 메서드
14:17
set, dict 객체
09:13
dict 연산, 메서드
10:30
comprehension
11:41
함수의 용어, 정의, 형태
12:02
argument의 종류
08:41
parameter의 종류
12:53
enumerate, zip 함수
13:03
range, lambda 함수
11:53
if 연습문제
09:10
연습문제 2 (학점 구하기)
08:07
for statement 1/2
08:08
for statement 2/2
09:00
for-연습문제
09:10
모듈 사용 방법(import)
08:57
while statement, set
09:47
데이터 구조 확인
19:34
데이터 및 dtype 변경 1/2
13:07
데이터 및 dtype 변경 2/2
23:27
Series의 통계값 구하기
12:11
결측치 처리, df.fillna(값)
09:07
DataFrame의 통계값 구하기
12:20
컬럼, 행의 추가/삭제
17:40
다양한 데이터 프레임 구조 조작
23:54
맥주 소비량 분석
07:37
그룹별 통계값 구하기
16:23
여러 개의 파일 합치기
14:56
index 번호 정리하기
14:47
날짜타입으로 변경하기
16:41
그래프로 결측치 확인하기
21:08
결측치 제거하기
14:13
평균을 사용한 결측치 대체
27:00
폐업비율표 작성
16:59
데이터 분포 변환
12:58
데이터 스케일링
07:33
Mini Project-아들키 예측
19:08
머신러닝 기본 용어
24:24
sklearn 사용법 1/4
19:32
분류모델-샘플생성 (참고)
20:06
※분류모델-학습 함수 생성※
09:19
분류모델-데이터의 중요성
13:41
분류모델-모델링 1/2
19:47
분류모델-모델링 2/2
10:43
분류모델-평가, 결과 파일 저장
09:37