빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

[입문자를 위한] Power BI로 시작하는 데이터 시각화 강의에서는, 쿼리 편집기 활용하여 데이터를 편집하고 여러가지 도구를 활용해 데이터를 시각화하고 분석된 결과를 확인, 공유할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

Python에서 기본으로 제공해주는 Folium 라이브러리와 Google Cloud API 등을 활용해 봅니다. 별도의 툴 없이 코딩 기반의 공간 데이터 분석을 수행해 볼 수 있습니다.

엑셀과 같은 환경에서 분석하고, 파이썬 코드를 자동으로 만들어 보아요. Pandas, Seaborn과 비교하여 데이터 분석에 이해도를 높혀주는 강의입니다.

[AutoKeras로 배우는 머신러닝] 강의에서는, 이전에 머신러닝에서 사용되는 Keras 라이브러리에서 발전한 AutoKeras를 배우고 직접 예제를 통해 활용해 볼 수 있습니다.

[입문자를 위한] QGIS로 시작하는 데이터 시각화 강의에서는, 공간데이터를 활용하여 기본적인 QGIS 프로그램 활용한 공간 분석 방법에 대해 배울 수 있습니다.

데이터 분석 입문자를 위한, 머신러닝 • 딥러닝 분석 기초 강의입니다

R로 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 분들이 시험을 대비할 수 있도록 도와드립니다. 빅데이터 분석기사 실기 시험에 출제되었던 문제들을 바탕으로 꼭 필요한 부분들만 선별해서 알려드립니다. 과정을 완료하시면 빅데이터 분석기사 실기 합격에 한 걸음 다가가실 수 있습니다. 최근 시험 기출 문제를 리뷰하고 관련 스크립트와 데이터를 업로드 해두었습니다. 최근 시험에 대한 내용도 확인하세요.

이 강의는 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 코.알.못들을 위해 제작되었습니다. 최대한 압축적으로 학습해 시험에 합격할 수 있게 도와드릴 뿐만 아니라, 진로 등을 고민하는 사람에게 가볍게 코딩 및 머신러닝 등에 대해 접해볼 수 있는 기회를 제공해드립니다.

빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 실기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

1. 국내 유일 국가공인 AI 자격증, AICE Associate 합격을 위한 모의고사 문제풀이 2. 실제 AICE Associate 출제 문제와 동일한 유형의 모의고사 12회 풀이 강좌

많은 응시자가 기출 문제를 풀어보고 싶어합니다. 왜 그럴까요? 왜냐하면, 출제자가 기출 문제를 참고하기 때문이죠. 최신 기출 풀이, 합격의 지름길입니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

데이터 분석가로 취업하고 싶으신가요? 제가 겪었던 부분을 기반으로 실제 회사에서 데이터 직군별 업무에 대해서 한 번 살펴볼게요.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

데이터 웨어하우스(DW)의 반복적인 파이프라인 관리, 이제 dbt로 그 고통의 굴레에서 해방되세요! dbt가 제공하는 효율성 위에서, 비즈니스 중심의 데이터 모델링, 효과적인 데이터 생애 주기 관리 등 더 높은 가치를 창출하는 데이터 분석 엔지니어로 거듭나세요.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다. 참고서적 "모두의 확률과 통계" https://wikidocs.net/book/18165

1. 코딩 없이 데이터분석과 AI 모델링을 수행하는 AutoML 플랫폼을 활용한 AI 실습 2. 데이터분석을 위한 데이터 탐색, 시각화, 전처리 과정을 거쳐 AI 모델링까지 수행 3. 이 과정은 KT에서 주관하는 AI 자격증인 AICE Basic 합격에 최적화되어 있음

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

이제 파이썬 결과물을 웹 페이지로 나타낸다! 오직 파이썬만을 이용해 나만의 웹 페이지를 만들어볼 수 있어요. 데이터 분석, 머신러닝 등 파이썬으로 만든 결과물을 웹 페이지에서 확인할 수 있는 Interactive DashBoard를 만들어 볼 수 있는 기회입니다!

Python을 배우려고 한다면 이 강의에 주목!!! 무려 공짜~ 정식 과목 수강이나 개인 학습 이전에 꼭 선행 학습 용도로 권장 드립니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.