듣기만 해도 합격하는 빅분기 실기 문법 A to Z (제1·2·3유형 30강)

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.

빅분기 실기 시험의 최대 난관인 구름(Goorm) 환경을 알고런이 제공하는 실습 플랫폼에서 완벽하게 대비합니다. 작업형 1·2·3유형 기출문제를 실제 시험환경과 동일한 방식으로 반복 실습하며, 코드 암기가 아닌 시험장 감각을 체득합니다. 코랩·주피터와 다른 환경에서 손이 먼저 움직이도록 훈련하는 실전 중심 강의입니다.

강의명: 빅데이터분석기사 실기 합격 코드북 빅데이터분석기사 실기시험을 준비하는 수험생을 위한 실전 중심의 자격증 대비 강의입니다. 기존 강의에서 방대한 이론과 시험에 직접적으로 필요하지 않은 내용까지 학습해야 하는 부담을 줄이고자, 실제 시험 문제를 해결하는 데 필요한 핵심 개념과 코드만 선별하여 구성했습니다. 총 23강으로 구성되며, 파이썬 기초부터 작업형 제1유형(데이터 처리), 제2유형(머신러닝), 제3유형(통계 분석)까지 단계적으로 학습합니다. 단순히 완성된 코드를 보여주는 것이 아니라, 코드의 역할과 작성 이유를 설명하고 수강생이 직접 따라 하면서 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 제작했습니다. 주요 강의 구성 시험에 필요한 파이썬 및 pandas 핵심 기초 작업형 제1유형 데이터 처리 및 실전 풀이 작업형 제2유형 데이터 전처리, 머신러닝 모델링 및 예측 결과 제출 작업형 제3유형 통계 검정 및 회귀분석 회차별 실전 문제 풀이 및 코드 복습 시험 체험환경 활용법과 시험 직전 최종정리 제공 학습자료 핵심 개념과 풀이 코드를 정리한 전자책 직접 실행하며 학습하는 파이썬 실습파일 회차별 문제 및 해설 자료 시험 전 최종정리 자료 강의의 핵심 목표는 수강생이 불필요한 공부에 시간을 낭비하지 않고, 시험장에서 스스로 코드를 작성하여 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것입니다. 파이썬 기초가 부족한 수험생도 순서대로 학습할 수 있도록 구성했으며, 핵심 코드 학습부터 실전 문제 풀이까지 한 번에 준비할 수 있는 강의입니다.

"트렌드를 쫓는 것도 중요하지만, 흔들리지 않는 기본기가 진짜 실력을 만든다" 이 강의는 데이터 사이언스의 흐름을 이해하고, 가장 실용적인 기술부터 제대로 익히는 초급 과정입니다.

판다스(Pandas)는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 라이브러리 가운데 하나입니다. 데이터 분석을 위한 필수 요소로 자리잡은 판다스, 여러분은 <한 방으로 끝내는 판다스> 강의를 통해 파이썬 데이터 분석의 필수 라이브러리인 판다스에 대한 모든 것을 학습할 수 있습니다.

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

백테스트 결과표는 보통 세전입니다. 수수료와 세금 유형 세 가지를 넣은 Python 백테스트 엔진을 만들고, 규칙과 통과 기준을 결과보다 먼저 적어 둔 뒤 뒤 기간으로만 판정하는 과정을 실제 코드와 결과 그대로 보여 줍니다.

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

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.

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

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.

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.

- Kaggle 대회 실전 프로젝트: 데이터 탐색부터 제출까지 - 튜토리얼 그다음, 진짜 Kaggle 대회 처음부터 끝까지 따라 하기 Kaggle에 가입하고 타이타닉 튜토리얼까지 끝냈는데, 막상 진짜 대회 앞에서는 어디서부터 손대야 할지 막막하셨나요? 남의 노트북을 복사해 제출만 하다 보면 "내 점수는 왜 안 오르지?"라는 벽에 부딪힙니다. 이 강의는 실제 Kaggle 대회 하나를 데이터 탐색, 검증 설계, 피처 엔지니어링, 모델링, 제출까지 처음부터 끝까지 함께 진행합니다. 코드를 외우는 대신 "무엇을 왜 시도하고, 그 효과를 어떻게 검증하는가"라는 대회의 사고 흐름을 몸에 익히게 해드립니다. [본인의 대회 참가·수상 경험 또는 실무 경험 한 줄]

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.

파이썬 퀀트 투자와 함께 데이터를 기반으로 투자 전략을 세우고 전략에 따른 투자를 해보세요. 다양한 자산 배분 전략을 구현하고, 최종적으로 자신만의 투자 전략을 만들어 볼 수 있습니다.

최초 국가공인 AI 자격증 단기 합격 목표! 강사가 직접 시험을 치르고 재구성한 실전 문제 풀이 3회분과 코드 템플릿 제공

AI로 여러분의 주식 투자를 혁신하세요! 이 강의에서 나스닥 상위 25개 종목을 겨냥한 실제 작동하는 AI 자동매매 시스템을 직접 만듭니다. 한국투자증권 API로 모의 투자에서 경험과 노하우를 쌓고, 실제 계좌로 AI 주식 자동매매를 할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 주식 초보자도 문제없습니다. 주식의 기초 개념과 미국 주식을 해야 되는 이유를 쉽게 풀어드리며, 모든 소스 코드와 원격 지원까지 제공합니다. 지금부터 앞으로 60년 우리의 인생에서 투자는 필수 입니다. 여러분과 함께 할 AI 투자 파트너를 직접 만들어보세요!

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

내일 아침 출근길, 폰에 "오늘 시스템이 고른 종목과 그 이유"가 도착해 있습니다. 외국인·기관 수급을 읽고 매수부터 익절·손절까지 알아서 하는 한국주식 AI 자동매매 — 남이 만든 프로그램이 아니라, 내 것으로 직접 만듭니다.