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
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 노하우를 제공합니다.
수 많은 데이터 분석가를 배출한 , 데이터 분석기사를 취득한 강사님의
알짜배기 강의와 함께 과목별 핵심 포인트 자료, 즉시 활용 가능한 실습 과정 등의 노하우를 제공합니다.
어디에도 없는 빅데이터 분석기사 대비과정! 실패 없이! 한 번에!
빅데이터 분석기사 자격증. 이지업클래스와 함께 여유롭게 취득하세요!
본 과정은 이런분들께 추천합니다
빅데이터 분석기사에 대해
막연히 알고만 계신분들
자격증에 대해
어느정도 숙지했으나
학습방법에 대해
고민중인분들
커리어 전환을 위해
빅데이터 분야 자격증을
취득하고자 하시는 분들
혼자 학습하기엔
계획 세우기도 어렵고
중요한 포인트가 어디인지
찾기 힘든분들
통계학에 대해
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
- 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!!
- 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
커리큘럼
| [빅데이터분석기사] 필기 통합 과정 | |
| 1-01 학습포인트 | |
| 1-02 빅데이터 개요 | |
| 1-03 빅데이터 조직 및 인력 | |
| 1-04 빅데이터 플랫폼 | |
| 1-05 빅데이터와 인공지능 | |
| 1-06 개인정보보호법 및 개인정보 활용 | |
| 1-07 분석 방안 수립 | |
| 1-08 분석 작업 계획 | |
| 1-09 데이터 수집 | |
| 1-10 데이터 유형 및 속성 | |
| 1-11 데이터 변환 | |
| 1-12 데이터 비식별화 | |
| 1-13 데이터 품질 검증 | |
| 1-14 데이터 적재 및 저장 | |
| 2-01 학습 포인트 | |
| 2-02 데이터 정제 | |
| 2-03 결측치 처리 | |
| 2-04 이상치 처리 | |
| 2-05 변수 선택 | |
| 2-06 차원 축소 | |
| 2-07 변수 변환과 파생변수 생성 | |
| 2-08 불균형 데이터 처리 | |
| 2-09 데이터 탐색과 상관관계 분석 | |
| 2-10 기초통계량 추출 및 이해 | |
| 2-11 데이터 탐색 | |
| 2-12 데이터 요약 및 표본 추출 | |
| 2-13 확률분포 | |
| 2-14 표본분포 | |
| 2-15 점추정 | |
| 2-16 구간추정 | |
| 2-17 가설검정 | |
| 3-01 학습포인트 | |
| 3-02 분석 절차 수립 | |
| 3-03 분석 환경 구축 | |
| 3-04 회귀분석 | |
| 3-05 로지스틱 회귀분석 | |
| 3-06 의사결정나무 | |
| 3-07 인공신경망 | |
| 3-08 서포트 벡터 머신(SVM) | |
| 3-09 연관성 분석 | |
| 3-10 군집분석 | |
| 3-11 범주형 자료 분석 | |
| 3-12 다변량 분석 | |
| 3-13 시계열 분석 | |
| 3-14 베이지안 기법 | |
| 3-15 딥러닝 분석 | |
| 3-16 비정형 데이터 분석 | |
| 3-17 앙상블 분석 | |
| 3-18 비모수 통계 | |
| 4-01 학습포인트 | |
| 4-02 평가지표 | |
| 4-03 분석 모형 진단 | |
| 4-04 교차 검증 | |
| 4-05 모수 유의성 검정 | |
| 4-06 적합도 검정 | |
| 4-07 과대 적합 방지와 매개변수 최적화 | |
| 4-08 분석 모형 융합과 최종 모형 선정 | |
| 4-09 분석 결과 해석 | |
| 4-10 분석 결과 시각화 | |
| 4-11 분석 결과 활용 | |
| [빅데이터분석기사] 실기 통합 과정 | |
| 01 Python 분석환경구축 | |
| 02 Python 변수와 리스트 | |
| 03 Python 문자열 처리 | |
| 04 Python 조건문과 반복문 | |
| 05 Python 사용자 정의 함수와 map 함수 | |
| 06 Python Numpy | |
| 07 Python Pandas - Series와 DataFrame | |
| 08 Python Pandas - 문자열 메서드 | |
| 09 Python Pandas - 산술연산 메서드 | |
| 10 Python Pandas - map, apply, applymap | |
| 11 Python Pandas - replace 메서드(치환,삭제) | |
| 12 Python Pandas - 정렬 | |
| 13 Python Pandas - groupby | |
| 14 Python Pandas - merge(데이터 합치기) | |
| 15 Python Pandas - drop, shift, rename | |
| 16 Python Pandas - NA와 중복값 처리 | |
| 17 Python Pandas - stack, unstack, pivot_table | |
| 18 Python Pandas - 날짜표현 | |
| 19 Python Pandas - 시각화 | |
| 20 Python Pandas - 연습문제1 | |
| 21 Python Pandas - 연습문제2 | |
| 22 Python Pandas - 연습문제3 | |
| 23 전처리 - 결측치와 이상치 처리 | |
| 24 전처리 - 변수 스케일링 | |
| 25 전처리 - 차원 축소 | |
| 26 모델링 - 트리 계열 알고리즘 | |
| 27 모델링 - KNN 알고리즘 | |
| 28 모델링 - SVM(서포트벡터머신) | |
| 29 모델링 - Naive bayes | |
| 30 모델링 - 회귀분석(1) | |
| 31 모델링 - 회귀분석(2) | |
| 32 모델링 - 로지스틱 회귀 | |
| 33 모델링 - 딥러닝(ANN) | |
| 34 모델링 - 연습문제1 (분류) | |
| 35 모델링 - 연습문제2 (회귀) | |
| ※ 2023 신규 실기과정 업데이트 ※ | |
| 36 가설검정 - 기본 | |
| 37 가설검정 - 단일 집단 모평균 가설검정 | |
| 38 가설검정 - 두 집단 모평균 차이 가설검정(독립) | |
| 39 가설검정 - 두 집단 모평균 차이 가설검정(대응) | |
| 40 가설검정 - 단일 집단 모비율 가설검정 | |
| 41 가설검정 - 두 집단 모비율 가설검정 | |
| 42 가설검정 - 단일 집단 모분산 가설검정 | |
| 43 가설검정 - 두 집단 모분산 비 가설검정 | |
| 44 가설검정 - 세 집단 모평균 비교 가설검정 | |
| 45 가설검정 - 최종 연습문제 | |
| 46 가설검정 - 연습문제(시험환경) |