알고보면 쉬운 빅데이터분석기사 실기 - 기초부터 실전까지 [기출·전용 실습환경 제공]

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.

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.

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

복잡한 데이터도 태블로 앞에선 한눈에 보인다! 드래그 한 번으로 시작해 대시보드 완성까지, 실무 데이터 시각화를 정복하세요.

"고래가 거래소로 옮겼다"는 글을 보고 이더스캔 링크를 눌러본 적 있으신가요? 그리고 알 수 없는 문자열만 가득한 화면을 보고 그냥 창을 닫으셨을 겁니다. 이 강의는 그 화면을 읽는 법을 다룹니다. 보안 분야 14년 경력의 강사가 코드 한 줄 없이, 무료 도구만으로 지갑·거래·토큰을 직접 확인하는 방법을 15강에 담았습니다. 이제 남의 말이 아니라 원본 기록으로 판단하세요.

반복 업무 자동화, 유료 툴 없이 AI와 함께 하고 싶으신가요? 제가 직접 n8n과 Llama로 구축한 실전 노하우를 알려드립니다. 단순히 “노드 연결법”만 배우는 강의가 아닙니다. 구글 시트 자동 정리, 유튜브 자막 수집, AI 팩트체크, 일정 관리 같은 실제 업무 흐름을 직접 구현하면서, 바로 활용 가능한 워크플로우를 만들어봅니다.

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.

빅데이터 분석기사 실기 시험에는 자주 출제되는 문제의 패턴이 있습니다. 그리고 시험장에 가기전에 꼭 외워가야하는 몇줄의 코드도 있구요. 시험 합격이 목적이시라면 이 강의를 꼭 수강하세요.

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

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.

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.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

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

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

AI에게 "이 데이터로 모델 만들어줘"라고 시켜보면 처음 몇 줄은 그럴듯한데, 조금만 복잡해지면 엉뚱한 컬럼을 쓰고 누수가 섞이고 점수는 올랐는데 모델은 더 나빠집니다. 이 강의는 더 좋은 프롬프트를 알려주지 않습니다. 대신 에이전트가 데이터를 이해하고, 계획하고, 코드를 쓰고, 자기 결과를 검증하고, 틀리면 되돌아가는 루프(하네스)를 직접 설계하는 법을 다룹니다. DS-STAR의 다섯 조각 루프를 손으로 한 바퀴 돌려본 뒤, 데이터 프로파일 카드·훅·스킬 계층·독립 검증자·애블레이션까지 하나씩 조립해 나갑니다.