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데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (실기편)
강사 :
이지업클래스
수강후기 평점 :
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#데이터검정
#데이터분석전문가
#공인자격
#자격증
#실기
#준비
#취업
#ADP
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데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (실기편) 과정정보
수강기간
365일
강의구성
57차시
강사
이지업클래스
교육비
80,000원
실결제액
0
원
[
100
% 환급지원]
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맛보기
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과정소개
커리큘럼
수강후기
ADP 자격준비완료!! ㅡ.ㅡ>
120,000
80,000원
맛보기
신청마감
클래스 소개
#데이터검정 #데이터분석전문가 #공인자격 #자격증 #실기 #준비 #취업 #ADP
데이터분석 전문가 (ADP) 자격이란?
데이터의 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획과 데이터 분석,
데이터 시각화 업무를 수행하며, 이러한 과정을 통해 업무 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의
과학적이고 데이터에 근간하는 의사 결정을 지원하는 전문가를 뜻합니다.
국내에서도 이러한 중요성을 인식하여 국가공인 자격으로 제정.
데이터분석 시장에 적합한 인재를 육성하기 위해 기여하는 자격이 되겠습니다!
교육 대상
현대 비즈니스의 최고의 화두 ‘데이터분석’
자비없이 쏟아지는 데이터의 시대속에, 이미 기업들의 생존 전략의 중요한 포지션으로써 데이터분석은 최고의 화두로 거론되고 있답니다. 자사의 역량을 총 집결하여 다양한 방향에서 데이터를 분석하고 검증하며, 이를 토대로 더 나은 의사결정과 신속한 업무 집행으로 이어지는 일련의 과정은 일분 일초에 사활을 걸고 있는 만큼 무시무시한 속도로 이어지고 있어요!
이제는 빅데이터의 시대를 맞이한 만큼 데이터분석에 대한 중요성은 그 어느때보다도 중요하게 적용되고 있어요. 이러한 중요성을 일찌감치 알아 챈 전세계의 다양한 기업에서 데이터분석 인재 영입에 온 신경을 쓰는 이유도 이때문이라고 생각되는데요. 우리나라에서도 이러한 흐름을 인식하고 등장하게 된 자격이 바로 데이터분석 검정이랍니다.
데이터분석 검정은 크게 두가지의 분야로 나뉘는데요~ 상위 자격인 ADP (데이터분석 전문가)와 ADsP (데이터분석 준전문가) 과정으로 구분됩니다. 여러분이 도전하고자 하는 ADP 분야는 앞선 ADsP분야에 비해 더욱 광범위하고 높아진 난이도를 실감하실 수 있는 분야입니다.
ADP 자격에 응시하고자 준비중이시라면 기본적인 응시자격이 부합되는지 확인이 필요해요~
ADP (데이터분야 전문가) 과정 자격 응시 기준
*박사 학위를 취득한 자
*석사학위 취득 후 해당 분야 실무경력 1년 이상 보유자
*학사학위 취득 후 해당 분야 실무경력 3년 이상 보유자
*전문대학 졸업 후 해당 분야 실무경력 6년 이상 보유자
*고등학교 졸업 후 해당 분야 실무경력 9년 이상 보유자
*ADsP (데이터분석 준전문가) 자격 보유자 (=합격자)
데이터분석의 마스터피스! ADP 자격도전 ‘실기편’!!
ADP 자격을 얻기 까지는 철저한 관리와 준비가 필요로 합니다. 2021년 기준 합격 통계만 살펴보 아도 그 이유가 명확 해지는데요! ADsP 자격의 최종 합격률과 비교해보면 불과 10분의 1도 도달 하지 못하는 수준이죠. ADP의 높은 진입장벽을 실감할 수 있는 대목이에요.
그렇기에 본 과정을 시작하고자 하는 분들께는 단순히 열심히 하면 된다 라는 메시지나 누구나 할 수 있다는 상투적인 의미 대신, ‘정말 제대로 하겠다는 의지’를 가지고 임해주시길 바라는 당부 를 담아 말씀드립니다. 그 만큼 이 과정은 복잡하고 정교합니다. 이후에도 실기와 기출문제 등의 다양한 과정을 꾸준히 학습하시면서 ADP라는 거대한 산을 넘어서는 방법을 다각도로 모색해보는 것이 필기 과정의 기본 철학이자 시작점 이기도 합니다.
ADP의 필기 과정을 성공적으로 마무리하고 결과를 쟁취하신 분들께 남은 실기라는 더 높은 장벽 을 뛰어 넘을 만반의 준비. 실기에 관한 전반적인 과정의 이해와 분석을 통한 실기의 다양한 기 준점을 담은 과정을 전달함으로써 ADP라는 높은 허들을 뛰어 넘는 경험을 여러분 스스로가 이루 어 내시도록 준비되었습니다. 조급함을 잠시 내려놓고 묵묵히 끈기 있는 진행 과정을 통해 엇나 갈 수 있는 실기 준비를 꽉 잡아드립니다. 실기준비! 확실한 경험이 우선입니다.
전문가라는 의미에 걸맞는 난이도를 가진 ADP는 분명 달성하기 어려운 자격이라는 점은 변함없 는 사실입니다. 그럼에도 불구하고 반드시 관철 시키고야 말겠다는 의미를 담아 ADP라는 거대한 산을 넘고자 기나긴 도전을 시작하는 분들께, 본 강의가 여러분들의 탐험 이정표로써 함께 동행 하겠다는 약속을 드립니다. 어렵다는 것과 불가능하다는 것은 분명한 차이가 있습니다.
ADP 자격. 어렵지만 불가능하지는 않습니다.
도전하는 여러분의 길에 자격 취득이라는 결과가 함께하실 겁니다!
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내
본 클래스는 총 56차시, 40시간 6분으로 구성되어 있습니다.
해당 클래스는 사전 공지 없이 가격, 할인 정책등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습 기간
수강 가능 기간은 1년(365일)이며 해당 기간 동안 자유롭게 학습 하실 수 있습니다.
유료수강기간(환불산정기간)은 최초 1개월 (30일)입니다.
유/무료 수강기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
수강 시작일(유료 수강기간)은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
* 전액환불
수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시
* 일부환불
수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시:
실 결제금액의 2/3을 환불
수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시:
실 결제금액의 1/3을 환불
요청일 기준 수강 시작 후 15일 초과 또는 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불금액 없음
(3) 주의 사항
본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구되지 않습니다.
강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
이 강의를 담당하시는 강사님을 소개합니다
김동식
- 데이터분석 전문가에 필요한 과정 준비를 알찬 구성으로 학습 가능합니다.
- 검정 자격을 준비하시는 분들의 시아에 맞춰 다양한 학습을 제공 해드립니다.
- 필기 분야 과정에서 필요한 선수 지식들을 충분히 인지하고 배워갈 수 있습니다.
‘안녕하세요. 김동식 강사 입니다.’
데이터분석 전문가 (ADP) 과정 강의를 담당하고 계신 김동식 강사님은 컴퓨터공학 관련 학과를 전공하셨고 ADP, 빅데이터 등의 다양한 관련 강의를 제작하고 계십니다.
주요 이력
- 고려대학교 대학원 컴퓨터교육전공
- 더조은아카데미 빅데이터 강의
- 에스디아카데미 Oracle 강의
교육대상
수료기준
평가기준
진도율
총점
반영비율
100%
100점
이수(과락)기준
60%
60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이
60점
이상이어야 합니다.
강사명
이지업클래스
강사약력
커리큘럼
본 클래스를 수강하시면서 배우게 되는 과정입니다.
커리큘럼
차시
강의명
맛보기 영상
13분
01_실기를 위한 파이썬
총 12강
7시 44분
1강 아나콘다 설치 및 설정,주피터노트북 기본 사용법,파이썬 자료형(문자, 숫자, 불리언),파이썬 자료구조 핵심 요약(리스트, 튜플, 딕셔너리)
31분
2강 파이썬 입출력 및 데이터 수집, 파일 입출력시 인코딩 문제 해결, readlindes 함수 사용법
22분
3강 파이썬 API를 통한 데이터 수집, data.go.kr 데이터 수집하는 방법, URL인코딩 및 URL 해석, XML, JSON 데이터 처리, 트위터 API 처리를 통한 트위터 데이터 수집
46분
4강 numpy 배열(시퀀스 데이터 처리), 튜플, 딕셔너리, 리스트로 배열 만들기, arange 함수 사용법, numpy 산술연산
34분
5강 numpy 통계, 평균, 중간값, 표준편차, 행렬곱
26분
6강 numpy 인덱싱과 슬라이싱, 불리언 인덱싱, 팬시 인덱싱
35분
7강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색1(배열전치와 축바꾸기), transpose 함수 사용법
31분
8강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색2(정렬과 난수 생성), np.random.seed(), np.random.permutation(), np.random.shuffle()
18분
9강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색3(데이터형태에 따른 자료구조), 시리즈 자료구조 상세, 데이터 형태에 따른 자료구조 파이프라인
46분
10강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색4, 데이터프레임 상세, 인덱스를 지정해서 시리즈 만들기
43분
11강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색5, 데이터프레임과 시리즈 정리, iris 데이터로본 데이터프레임 처리
47분
12강 pandas를 통해 살펴보는 최적의 데이터 탐색6, 데이터프레임 연결, 데이터프레임 병합
77분
02_데이터마이닝 (기계학습, 수치예측, 확률)
총 10강
8시 3분
13강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석1_사이킷런1, 기계학습과 회귀 기초개념, 데이터 분석 관점에서의 기계학습
51분
14강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석1_사이킷런2, breast_cancer 데이터 전처리, 데이터 EDA(탐색적 데이터 분석)
41분
15강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석1_사이킷런3, 데이터 표준화, 사이킷런 주요 모듈, 데이터 세트 분할
51분
16강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석2, 사이킷런 fit 메서드 사용법, 사이킷런 predict 메서드 사용법, 결측치 처리
50분
17강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석3, 누락된 값이 있는 훈련샘플이나 특성 제외, 데이터 셋을 훈련데이터셋과 테스트셋으로 나누는 홀드아웃 기법 사용하기
43분
18강 데이터마이닝 기반(기계학습)기반데이터분석4, 범주형 데이터 처리, 라벨 인코딩, 원핫 인코딩
38분
19강 데이터마이닝 수학(데이터 사이언스를 위한 수학 기초), 등차 수열, 등비수열, 수학 기호, 유클리드 거리, 벡터, 직교조건, 역행렬, 선형변환
58분
20강 수치예측기반데이터분석1, 공분산, 상관, 상관계수, 연도에 따른 광고비와 매출액 회귀 분석하기
50분
21강 연도에 따른 광고비와 매출액 회귀 분석하기, 확률 기초(동전 던지기, 주사위 던지기)
41분
22강 순열, 조합, 확률 기초(독립 사건, 조건부 확률, 결합 확률)
57분
03_데이터마이닝 (수치예측, 분류, 신경망)
총 6강
3시 53분
23강 수치예측기반데이터분석(지도학습 모델) 실전, 선형회귀를 기반으로 데이터 분석해보기
45분
24강 수치예측기반데이터분석 실전, 선형회귀를 기반으로 집값 예측해보기, heatmap 메서드 및 시각화 기법 사용해보기
19분
25강 RMSE로 회귀 모형 평가, 통계라이브러리를 사용하며 선형회귀 모델 만든 후 모델 적합도 확인
48분
26강 수치예측기반데이터분석, 신뢰구간을 통한 검정, get_dummy 메서드 사용법
26분
27강 데이터에 맞는 적합한 머신러닝 알고리즘 기법 선정, 분류 목적을 위한 머신러닝, 로지스틱 회귀
48분
28강 분류기반 데이터분석 실전, breast_cancer 예제를 통한 암 여부 판단(로지스틱 회귀)
43분
04_실기를 위한 R, 실전문제
총 5강
3시 19분
29강 분류기반 데이터분석에 대한 평가 방법, 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 주요 평가 지표(정확도, 재현율 F1 score 등)
23분
30강 혼동행렬표를 이용한 평가 지표 계산하는 법, 정확도 구하는 법, ROC 커브 구하는 법(TPR과 FPR)
16분
31강 텐서플로우 기본 다지기, 텐서플로우 설치, 뉴런의 구조
35분
32강 인공신경망에서딥러닝1, 퍼셉트론의 구조, 엑셀로 배우는 퍼셉트론1
55분
33강 인공신경망에서딥러닝2, 엑셀로 배우는 퍼셉트론2, 계단함수, or 문제와 and 문제를 퍼셉트론으로 해결하기
66분
05_회귀, 비지도학습, 통계기반 분석
총 7강
5시 30분
34강 패키지설치, R 자료구조, 벡터, 리스트, 매트릭스, 데이터프레임
61분
35강 분석실습 - 데이터 요약(결측치) 및 탐색, 범주형 데이터(명목형, 순서형)
56분
36강 결측치 처리, 자료형 변환, 데이터 분할, 데이터 분할시 필요한 패키지
29분
37강 척도별 데이터 분석 방법, 지니 지수, 엔트로피 지수
46분
38강 결측치 처리(최빈값 등), 자료형변환 문제 실습1
62분
39강 R 제어 구조, ifelse 사용법, within 사용법
43분
40강 데이터 변환, 파생변수 만들기, 결측치 처리(최빈값 등)와 자료형변환 문제 실습2, tbl_df, dplyr
30분
06_비정형 분석, 실전문제
총 16강
11시 38분
41강 확률 라이브러리, 베이즈 정리, 로짓, odds 개념
48분
42강 비지도 학습 기본 개념1, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward)
41분
43강 비지도 학습 기본 개념2, 계층적 군집(단일, 완전, 평균, ward) 파이썬 실습1
50분
44강 계층적 군집(병합) 실습, 비계층적 군집(k-means)실습, 거리 개념
44분
45강 시계열 데이터 다루기 예제 실습, 시계열 데이터 분해 예제 실습
52분
46강 정상성 데이터에 대한 개념, 정상성 데이터로의 변환
51분
47강 통계기반 빅데이터 분석, 여러가지 평균, 기술통계(조화평균) 중심경향도 산포도
61분
48강 이상치 판정, 첨도, 왜도, 정규분포
30분
49강 조건부 확률, 독립사건, 배반사건, 확률변수
70분
50강 정규분포, 이항분포, 프아송분포, z 분포, t분포, 카이스퀘어 분포, F 분포
75분
51강 추정 관련 문제 풀이, 점 추정, 구간 추정
17분
52강 텍스트마이닝 이론과 실습, 자연어 처리 실기시험을 위한 개념(형태소, 말뭉치, 불용어, 품사 태깅)
38분
53강 토큰화, 어간 추출 이론과 실습, 불용어 이론과 실습
36분
54강 TF-IDF 이론과 실습
32분
55강 Konlpy 개념 및 설치, 한국어 전처리
5분
56강 전처리 (구두점 제거, 소문자 변환, 공백 제거 함수 만들기)
44분
수강후기
수강생분들이 직접 남겨주신 후기입니다.
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