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NEW
[패키EZ] [특설] 빅데이터분석기사 (빅분기) 통합과정 (필기/실기)
강사 :
홍은혜
수강후기 평점 :
5.00
#빅데이터분석기사
#자격증
#코스
#필기
#실기
#마스터
#빅분기
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[패키EZ] [특설] 빅데이터분석기사 (빅분기) 통합과정 (필기/실기) 과정정보
수강기간
365일
강의구성
106차시
강사
홍은혜
교육비
210,000원
실결제액
0
원
[
100
% 환급지원]
과정소개
커리큘럼
수강후기
2024년도 빅분기를 잡아라!
540,000
210,000원
신청마감
클래스 소개
빅데이터 분석 자격증?
빅데이터 분석기사는 2020년 신설된 국가기술 자격증으로
빅데이터의 이해를 기반으로 분석 기획과 빅데이터의 탐색과 모델링,
수집-저장-처리-분석 및 시각화 등
빅데이터 분석 전반의 기술을 수행하는 실무자를 인증하는 자격입니다
데이터 직무별 필요인력 변화율
2018년도 한국데이터산업 진흥원 현황조사 자료 ‘19년 대비’ 23년 전망치
강의소개
쉽게 취득하는 자격증은 없습니다.
빅데이터 분석기사 혼합과정 (필기/실기)
에서는
수 많은 데이터 분석가를 배출한 , 데이터 분석기사를 취득한 강사님의
알짜배기 강의와 함께 과목별 핵심 포인트 자료, 즉시 활용 가능한 실습 과정 등의 노하우
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빅데이터 분석기사에 대해
막연히 알고만 계신분들
자격증에 대해
어느정도 숙지했으나
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고민중인분들
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빅데이터 분야 자격증을
취득하고자 하시는 분들
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찾기 힘든분들
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어느정도 숙지하였으나
데이터 분석 분야로
적용하는 방법이
궁금하신 분들
실기 시험, 실전 등 데이터 분석 업무에서 사용할 수 있는 알고리즘을 자유롭게 구현
2024년 빅데이터 분석기사 시험일정
시험명
접수기간
시험일
결과발표
빅데이터 분석기사 필기(8회)
3/06 ~ 3/10
4/06 (토)
4/28
빅데이터 분석기사 실기(8회)
5/20 ~ 5/24
6/22 (토)
7/12
빅데이터 분석기사 필기(9회)
8/05 ~ 8/09
9/07 (토)
9/27
빅데이터 분석기사 실기(9회)
10/28 ~ 11/01
11/30 (토)
12/20
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내
본 클래스는 (필기 기준) 60차시, 9시간 30분 (실기 기준) 34차시 16시간 분량으로 구성되어 있으며,
일 1시간 내외의 학습 시간을 기준으로 26일 수강 시 완강이 가능한 구성입니다.
해당 클래스는 사전 공지 없이 콘텐츠 내용, 가격, 할인 정책 등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습 기간
기본수강기간(유료수강기간)은 최초 1개월 (30일)이며,
기본수강기간 이후부터 학습종료일까지
무료 학습
기간이 적용됩니다.
(총 제공 학습기간: 1년)
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.
강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
이 강의를 담당하시는 강사님을 소개합니다
홍은혜
- 현 아이티윌 빅데이터 분야 대표 강사님이십니다.
- 삼성SDS 데이터 사이언티스트 출신 빅데이터 전문가이십니다.
- 현재도 왕성한 활동을 하시면서 다양한 빅데이터 강의를 준비하고 계십니다.
'
안녕하세요. 홍은혜 강사 입니다
.'
[특설] 빅데이터 분석기사 통합 대비과정 강의를 담당하고 계신 홍은혜 강사님은 삼성SDS 데이터 사이언티스트 출신으로,
현재 아이티윌 빅데이터 분야 대표강사로 왕성하게 활동중입니다.
고용노동부 우수훈련기관!
아이티윌 빅데이터 대표 강사님의 자격증 취득 노하우를 지금 바로 확인 해보세요!!
주요 이력
- (현) 아이티윌 빅데이터 대표강사 [고용노동부 우수훈련기관]
- 2021년 빅데이터 분석기사 취득
- 신한금융, 신세계그룹 한전 등 다수 기업체 교육강의 (DB, 빅데이터 분야)
- 에이치비아이 기술연구소 : DB, 빅데이터 분석 강의
- 구디 & 부천대학교 산학협력단/DB강의
- 한진택배 : DB 고도화 프로젝트
- IBK 기업은행 : POST 차세대 구축
- 삼성SDS : 카드인프라그룹
수료기준
평가기준
진도율
총점
반영비율
100%
100점
이수(과락)기준
80%
60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이
60점
이상이어야 합니다.
강사명
홍은혜
강사약력
커리큘럼
본 클래스를 수강하시면서 배우게 되는 과정입니다.
커리큘럼
차시
강의명
[빅데이터분석기사] 필기 통합 과정
총 60강
9시 36분
1-01 학습포인트
1분
1-02 빅데이터 개요
8분
1-03 빅데이터 조직 및 인력
4분
1-04 빅데이터 플랫폼
6분
1-05 빅데이터와 인공지능
2분
1-06 개인정보보호법 및 개인정보 활용
9분
1-07 분석 방안 수립
12분
1-08 분석 작업 계획
3분
1-09 데이터 수집
5분
1-10 데이터 유형 및 속성
7분
1-11 데이터 변환
4분
1-12 데이터 비식별화
5분
1-13 데이터 품질 검증
4분
1-14 데이터 적재 및 저장
8분
2-01 학습 포인트
1분
2-02 데이터 정제
5분
2-03 결측치 처리
6분
2-04 이상치 처리
16분
2-05 변수 선택
21분
2-06 차원 축소
11분
2-07 변수 변환과 파생변수 생성
8분
2-08 불균형 데이터 처리
6분
2-09 데이터 탐색과 상관관계 분석
11분
2-10 기초통계량 추출 및 이해
9분
2-11 데이터 탐색
10분
2-12 데이터 요약 및 표본 추출
3분
2-13 확률분포
14분
2-14 표본분포
5분
2-15 점추정
7분
2-16 구간추정
10분
2-17 가설검정
14분
3-01 학습포인트
1분
3-02 분석 절차 수립
18분
3-03 분석 환경 구축
5분
3-04 회귀분석
28분
3-05 로지스틱 회귀분석
7분
3-06 의사결정나무
18분
3-07 인공신경망
13분
3-08 서포트 벡터 머신(SVM)
6분
3-09 연관성 분석
7분
3-10 군집분석
28분
3-11 범주형 자료 분석
12분
3-12 다변량 분석
7분
3-13 시계열 분석
8분
3-14 베이지안 기법
8분
3-15 딥러닝 분석
7분
3-16 비정형 데이터 분석
9분
3-17 앙상블 분석
15분
3-18 비모수 통계
11분
4-01 학습포인트
1분
4-02 평가지표
14분
4-03 분석 모형 진단
10분
4-04 교차 검증
7분
4-05 모수 유의성 검정
12분
4-06 적합도 검정
14분
4-07 과대 적합 방지와 매개변수 최적화
15분
4-08 분석 모형 융합과 최종 모형 선정
6분
4-09 분석 결과 해석
4분
4-10 분석 결과 시각화
8분
4-11 분석 결과 활용
9분
[빅데이터분석기사] 실기 통합 과정
총 35강
16시 37분
01 Python 분석환경구축
6분
02 Python 변수와 리스트
33분
03 Python 문자열 처리
31분
04 Python 조건문과 반복문
35분
05 Python 사용자 정의 함수와 map 함수
23분
06 Python Numpy
52분
07 Python Pandas - Series와 DataFrame
29분
08 Python Pandas - 문자열 메서드
33분
09 Python Pandas - 산술연산 메서드
10분
10 Python Pandas - map, apply, applymap
23분
11 Python Pandas - replace 메서드(치환,삭제)
22분
12 Python Pandas - 정렬
11분
13 Python Pandas - groupby
20분
14 Python Pandas - merge(데이터 합치기)
19분
15 Python Pandas - drop, shift, rename
21분
16 Python Pandas - NA와 중복값 처리
25분
17 Python Pandas - stack, unstack, pivot_table
19분
18 Python Pandas - 날짜표현
39분
19 Python Pandas - 시각화
42분
20 Python Pandas - 연습문제1
28분
21 Python Pandas - 연습문제2
25분
22 Python Pandas - 연습문제3
30분
23 전처리 - 결측치와 이상치 처리
20분
24 전처리 - 변수 스케일링
28분
25 전처리 - 차원 축소
36분
26 모델링 - 트리 계열 알고리즘
44분
27 모델링 - KNN 알고리즘
28분
28 모델링 - SVM(서포트벡터머신)
21분
29 모델링 - Naive bayes
15분
30 모델링 - 회귀분석(1)
40분
31 모델링 - 회귀분석(2)
33분
32 모델링 - 로지스틱 회귀
18분
33 모델링 - 딥러닝(ANN)
46분
34 모델링 - 연습문제1 (분류)
25분
35 모델링 - 연습문제2 (회귀)
46분
※ 2023 신규 실기과정 업데이트 ※
총 11강
4시 3분
36 가설검정 - 기본
14분
37 가설검정 - 단일 집단 모평균 가설검정
29분
38 가설검정 - 두 집단 모평균 차이 가설검정(독립)
25분
39 가설검정 - 두 집단 모평균 차이 가설검정(대응)
17분
40 가설검정 - 단일 집단 모비율 가설검정
21분
41 가설검정 - 두 집단 모비율 가설검정
20분
42 가설검정 - 단일 집단 모분산 가설검정
22분
43 가설검정 - 두 집단 모분산 비 가설검정
19분
44 가설검정 - 세 집단 모평균 비교 가설검정
25분
45 가설검정 - 최종 연습문제
34분
46 가설검정 - 연습문제(시험환경)
11분
수강후기
수강생분들이 직접 남겨주신 후기입니다.
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