비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 꼭 필요한 파이썬, 판다스, 머신러닝을 다루고 있어요!
이런 걸
배워요!
빅데이터 분석기사 실기 꿀팁
파이썬 기초
판다스 기초
머신러닝 기초
통계 기초
❤️공지❤️ 2024년 8회 기출 유형 업데이트 완료, 작업형 1,2,3 마인드맵 PDF 제공
(9월, 10월 콘텐츠 업데이트로 커리큘럼 순서가 변경될 수도 있습니다)
디지털 전환이 가속화됨에 따라 비전공자 및 타 직군에도 데이터 분석 역량과 AI 기술에 대한 이해를 요구하고 있습니다. 그에 따라 데이터를 잘 읽고 쓸 수 있는 '데이터형 인재'의 필요성도 대두되었고, 데이터 분석가의 채용도 크게 주목받고 있죠.
데이터 분석 분야로 커리어를 쌓을 땐 많은 경험도 중요하지만, 나의 전문성을 인정받기 위한 자격증이 필수죠. 그중에서도 빅데이터 관련 국가 기술 자격증으로는 '빅데이터 분석 기사'가 유일합니다.
빅데이터 분석 기사 자격증이란? 💡
21년에 처음으로 시행되어 시험과 관련 정보가 아주 부족한 빅데이터 분석 기사! 실기 시험에서 가장 핵심이 되는 것은 실습입니다. 따라서 이론과 실습까지 한 번에 해결할 수 있는 본 강의로, 여러분의 가장 빠른 실기 합격을 도와드립니다.
자격증 취득을 위한 최적의 커리큘럼 🚊
데이터 분석을 위해 파이썬부터 시작하다 프로그래밍에서 포기하는 분들이 많습니다. 하지만 빅데이터 분석기사 실기 시험은 코딩테스트가 아닙니다! 즉, 프로그래밍 스킬보다는 데이터 분석 / 머신러닝 개념을 이해하고 '활용'하는 것에 더 초점을 두어야 한다는 거죠.
'빅데이터 분석기사' 취득을 위해 실습 위주로 진행되는 강의입니다. 클라우드 기반 환경으로 설치 및 세팅 과정은 없습니다.
안녕하세요! 퇴근후딴짓입니다. 호기심으로 시작한 머신러닝/딥러닝에 흥미를 느껴 매일 성장하고 나누는 AI Educator로 활동 중이에요.
저도 비전공자이기에 누구보다 어려움을 잘 알고 있습니다. "어떻게 준비해야 하는지?", "얼마나 준비해야 하는지?", "어떤 환경에서 실습 해야 하는지?"를 고민하는 입문하는 분들에게 도움을 드리고자 강의를 만들었어요. 유튜브 ‘퇴근 후 딴짓’에서 머신러닝/딥러닝 콘텐츠를 공유하고 있고, 캐글스터디를 온/오프라인으로 운영하며 매일 성장하고 있어요. 전문가와 함께 딥러닝 책을 쓰기도 하고, 강의/멘토링 활동도 하고 있답니다.
요즘 기업에서 "데이터 관련 자격증"이 매우 '핫'하고 관심이 많아 사내에서도 교육이 많이 진행되고 있습니다. 우리 함께 AI, 머신러닝 학습을 재미있게 시작해보아요 :)
저는 머신러닝/딥러닝 스터디를 5년(200회 이상) 온오프라인 모임을 운영하며 전문가들과 함께 성장했습니다. 비전공자인 저도 해냈습니다. 그러니 여러분들도 성장할 수 있습니다. 제가 입문자일 때 공부하면서 어려웠던 부분을 알고 있기에 입문자가 이해하기 쉽도록 설명하겠습니다. 데이터분석/AI는 전공이 중요하지 않습니다. 여러분이 빠르게 성장하도록 도와 드리겠습니다!
전문가가 입문자에게 알려줄 때 Expert Blind Spot 라는 게 있어요. 그 분야의 전문가는 그 분야의 입문자한테 필요한 것들을 제대로 설명해줄 수 없는 부분들이 있다는 이야기죠. 처음 배울 때 어려웠던 부분을 잊어버리고 당연한 것이 되어버린 거예요! 저도 마찬가지로, 방금 공부한 사람이 전문가보다 더 잘 설명해줄 수 있다고 생각합니다. 이러한 관점에서 입문자의 눈높이에 맞춰 합격의 길로 인도하겠습니다!
학습 대상은
누구일까요?
빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 분
단기간 자격증을 취득하고 싶은 분
파이썬, 판다스, 머신러닝, 통계를 어떻게 공부해야 할지 막막한 분
시간을 아끼고자 하는 분
저서:
2025 시나공 빅데이터분석기사 실기 (길벗)
파이썬 딥러닝 텐서플로 (정보문화사)
유튜브: https://www.youtube.com/@ai-study
전체
81개 ∙ (20시간 7분)
가 제공되는 강의입니다.
실습 환경 안내
06:41
데이터 분석을 위한 파이썬 기초1
21:28
데이터 분석을 위한 파이썬 기초2
16:00
자주 활용되는 파이썬 예제
23:12
데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1
23:48
데이터 핸들링을 위한 판다스 기초2
23:27
자주 활용되는 판다스 예제
28:46
[심화] 시계열 데이터1
17:45
[심화] 시계열 데이터2
11:00
[심화] 문자열
12:06