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상시과정

빅데이터분석기사 실기 합격패스

강의소개

[기본 정보]

강의명 : 빅데이터분석기사 실기 합격패스

총 강의 수 : 31

교재 : pdf 교재

 

 

[강의 특징]

데이터분석 자격증을 처음부터 준비하려는 학습자도 수월하게 학습할 수 있도록 눈높이에 맞춘, 실전 시험 대비에 적합한 강의

 

[권장 학습방법]

1. 1과목 빅데이터 분석기획

1과목에서는 빅데이터의 기본적인 이해와 데이터분석의 수집 및 저장관리, 데이터 탐색 및 분석 모델을 개발하는 일련의 과정에 대해 이해하는 것이 중요합니다.

 

2. 2과목 빅데이터 탐색

2과목에서는 데이터 전처리와 데이터 시각화, 기술통계 기법을 이해하는 것이 핵심입니다. 2과목의 출제 문제는 단순 암기하기보다 선지의 문맥을 이해하며 정답을 선택하면서 학습하는 것이 좋습니다.

헷갈리는 단어와 문장으로 인해 오답을 선택할 수 있으므로 전체적으로 개념을 이해한 뒤에 풀이하는 것이 좋습니다.

 

3. 3과목 빅데이터 모델링 

3과목에서는 빅데이터 분석 모델과 데이터 마이닝을 기반으로 하는 빅데이터 분석 모델 설계 및 기법 적용 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 빅데이터 모델링은 비전공자는 어려움을 느낄 수 있는 과목이며, 이론과 기출문제를 반복적으로 학습하면서 이해도를 높이는 것이 좋습니다.

 

4. 4과목 빅데이터 결과 해석

4과목에서는 빅데이터 모델링을 통해 개발된 분석 모형의 적합성을 판단하는 것을 다루며, 분석 모형을 검증하고 분석 결과를 해석한 뒤 활용하는 방법을 확실하게 이해해야 합니다. 

특히 분석 결과 시각화 종류별 그래프를 잘 알아두는 것이 중요합니다.

강의목록

빅데이터분석기사 실기 합격패스
1회차[파이썬 기초] 주피터 노트북 설치
10분
2회차자료형과 연산자
27분
3회차변수와 자료구조
17분
4회차자료구조 List
27분
5회차자료구조 Tuple과 Dictionary
22분
6회차제어문
27분
7회차[데이터 이해] Numpy
22분
8회차Pandas
17분
9회차[데이터 전처리] 데이터 조회
16분
10회차결측치
12분
11회차이상치
15분
12회차데이터 병합
17분
13회차데이터 가공
19분
14회차[머신러닝 프로세스] 머신러닝 개요
15분
15회차머신러닝 학습과튜닝
15분
16회차모델평가 분류모형
11분
17회차모델평가 예측모형
14분
18회차[빅데이터 모형 실습] 회귀 모형
15분
19회차로지스틱 회귀
9분
20회차의사결정 나무
8분
21회차앙상블 모형과 랜덤포레스트
11분
22회차SVM(서포트 벡터 머신) 모형
9분
23회차군집분석
17분
24회차주성분 분석(PCA)
14분
25회차부스팅
14분
26회차[작업형 3유형] 기초통계량
10분
27회차검정 통계량 T검정
15분
28회차검정 통계량 분포검정
14분
29회차[기출문제 풀이] 2회 실기 기출 풀이
15분
30회차3회 실기 기출 풀이
27분
31회차4회 실기 기출 풀이(완강)
27분