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[패키EZ] 데이터분석전문가자격증 ADP 마스터 통합 과정
강사 :
이지업클래스
수강후기 평점 :
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#ADP
#데이터검정
#데이터분석
#전문가
#자격증
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[패키EZ] 데이터분석전문가자격증 ADP 마스터 통합 과정 과정정보
수강기간
365일
강의구성
151차시
강사
이지업클래스
교육비
340,000원
실결제액
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원
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과정소개
커리큘럼
수강후기
패키EZ로 ADP 완벽대비!~
340,000원
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신청마감
클래스 소개
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!
본 과정은 이런분들께 추천드려요
현대 비즈니스의 최고의 화두 ‘데이터분석’
자비없이 쏟아지는 데이터의 시대속에, 이미 기업들의 생존 전략의 중요한 포지션으로써 데이터분석은 최고의 화두로 거론되고 있고 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 어느 때보다도 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!
패키EZ로 ADP 자격 마스터!!
ADP 자격을 얻기 까지는 철저한 관리와 준비가 필요로 합니다
2021년 기준 합격 통계만 살펴보아도 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 정교하며 이후에도 실기와 기출문제 등의 다양한 과정을 꾸준히 학습하시면서
ADP라는 거대한 산을 넘어서는 방법을 다각도로 모색해보는 것이 필기 과정의 기본 철학이자 시작점 이기도 합니다
빠른 시간내에 ADP 시험을 대비하는 과정의 흐름과 이에 대한 이해를 돕고,
출제 성향을 파악하여 한번에 학습할 수 있는 코스로 기획 된 본 패키EZ는,
ADP 시험을 대비함에 있어 속도를 내어 준비해볼 수 있도록 준비되었습니다
각 과정에 맞춰 필요한 준비는 우선시 되어 야 함이 기본이지만 본 과정까지 살펴보신 후 시험을 대비하신 다면,
알차게 쌓은 실력으로 ADP 과정을 적극적으로 임하실 수 있습니다!
전문가라는 의미에 걸 맞는 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 여러분에게 패키EZ가 힘이 되어드리겠습니다!
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내
본 클래스는 총 30강, 15시간 8분 분량으로 구성 되었습니다.
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
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
데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (필기편)
총 1강
14분
맛보기 영상
14분
01_데이터 이해
총 13강
6시 12분
1강 ADP 자격증에 대한 소개 / 데이터의 이해
40분
2강 데이터베이스 정의와 특징
15분
3강 빅데이터의 이해
21분
4강 데이터사이언스와 전략 인사이트
9분
5강 데이터 분석 기획
19분
6강 데이터 분석
23분
7강 데이터 분석
9분
8강 빅데이터의 이해 1
31분
9강 빅데이터의 이해 2
31분
10강 데이터 사이언스의 이해
44분
11강 빅데이터 수집
44분
12강 문제풀이1
33분
13강 문제풀이2
47분
02_데이터처리기술 이해
총 2강
49분
14강 데이터 처리 프로세스
22분
15강 문제풀이
26분
03_데이터분석 기획
총 4강
2시 9분
16강 데이터 분석 기회
21분
17강 문제풀이(1)
31분
18강 문제풀이(2)
50분
19강 문제풀이(3)
25분
04_데이터분석
총 17강
7시 56분
20강 통계분석1
38분
21강 통계분석2
5분
22강 통계분석3
9분
23강 문제풀이
12분
24강 정형데이터마이닝(1)
30분
25강 정형데이터마이닝(2)
45분
26강 정형데이터마이닝(3)
12분
27강 정형데이터마이닝(4)
32분
28강 정형데이터마이닝(5)
30분
29강 정형데이터마이닝(6)
29분
30강 정형데이터마이닝(7)
35분
31강 기초통계량과 회귀에 관한 문제
46분
32강 문제풀이
20분
33강 통계기반 데이터분석 기초1
37분
34강 통계기반 데이터분석 기초2
31분
35강 비정형데이터마이닝1
34분
36강 비정형데이터마이닝2
22분
05_데이터시각화
총 3강
1시 26분
37강 데이터시각화
45분
38강 데이터시각화 차트
23분
39강 데이터시각화 그래프
17분
데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (실기편)
총 1강
13분
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 11강
7시 12분
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
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
04_실기를 위한 R, 실전문제
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
05_회귀, 비지도학습, 통계기반 분석
총 11강
9시 1분
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
06_비정형 분석, 실전문제
총 5강
2시 36분
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
데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (핵심정리편)
총 1강
13분
맛보기 영상
13분
01_데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (핵심정리) Part.1 2022 대비
총 9강
5시 21분
1강 데이터 이해
19분
2강 데이터 처리 기술 이해
56분
3강 데이터 처리 기술 이해
20분
4강 분석 기획 방향성 도출, 분석 방법론
34분
5강 분석 마스터 플랜 수립, 분석 가버넌스 체계 수립
14분
6강 R 기초
51분
7강 데이터 마트, 결측값 처리와 이상값 검색 1
35분
8강 데이터 마트, 결측값 처리와 이상값 검색 2
29분
9강 통계 분석
58분
02_데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (핵심정리) Part.2 2022 대비
총 13강
5시 39분
10강 데이터 마이닝 개요
30분
11강 분류 분석
12분
12강 분류 분석(인공신경망)
25분
13강 분류 분석(의사결정나무)
12분
14강 분류 분석(앙상블)
22분
15강 모형 평가
46분
16강 군집분석
43분
17강 군집분석(혼합분포군집)
26분
18강 연관분석
12분
19강 사회연결망 분석
23분
20강 시각화 인사인트 프로세스의 의미
44분
21강 시각화의 정의와 프로세스
23분
22강 시각화 구현 개요
16분
03_데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (핵심정리) Part.3 문제풀이 2022 대비
총 8강
4시 8분
23강 데이터의 이해 문제풀이
33분
24강 데이터의 가치와 미래 문제풀이
47분
25강 데이처 처리 기술 이해 문제풀이
26분
26강 데이터 분석 기획 문제풀이
31분
27강 데이터 분석 기획 문제풀이
50분
28강 데이터 분석 기획 문제풀이
25분
29강 통계분석 문제풀이
12분
30강 데이터분석 문제풀이
20분
데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (필기 기출문제분석)
총 1강
12분
맛보기 영상
12분
01_데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (필기 기출문제분석) 2022 대비
총 10강
3시 56분
1강 ADP_10회 _필기_기출
23분
2강 ADP_10회 _필기_기출
20분
3강 ADP_10회 _필기_기출
19분
4강 ADP_10회 _필기_기출
25분
5강 ADP_10회 _필기_기출
45분
6강 ADP_11회 _필기_기출
14분
7강 ADP_11회 _필기_기출
16분
8강 ADP_11회 _필기_기출
11분
9강 ADP_11회 _필기_기출
30분
10강 ADP_11회 _필기_기출
28분
데이터분석전문가자격증 ADP인강 마스터 과정 (실기 기출문제분석)
총 1강
13분
맛보기 영상
13분
01_데이터분석 전문가(ADP) 자격증 따기 (실기 기출문제분석) 2022 대비
총 11강
4시 29분
1강 전처리(결측치 처리), 지도, 비지도(군집)
35분
2강 전처리(데이터타입변경, 더미변수화), 지도, 비지도(군집)
17분
3강 군집, 클러스터별 특성 파악
33분
4강 데이터 수집
22분
5강 데이터 전처리 및 가공
26분
6강 감성 분석1
17분
7강 감성 분석2
6분
8강 분석 및 시각화
29분
9강 데이터 분석1
30분
10강 데이터 분석2
23분
11강 성과 분석
26분
수강후기
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