데이터 사이언스 데이터 분석

데이터분석 준전문가(ADsP) 예상&기출복원 문제 풀이 대시보드

21명이 수강하고 있어요.

lectopia1

ADsP 빅데이터

33,000원

지식공유자: lectopia1

총 54개 수업 (18시간 3분)

수강기한:

수료증: 발급

난이도: --

지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다

폴더에 추가 11

입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 자격증 (데이터 사이언스)] 강의입니다.

국가공인 데이터분석 준전문가 자격증(ADsP)을 취득하고자 하는 분을 위한 예상 문제 & 최신 기출복원 문제풀이 과정입니다.

✍️
이런 걸
배워요!

데이터분석 준전문가

ADsp

자격증

최신 유형 복원으로 합격까지 빠르게,
ADsP 예상문제 핵심만 콕콕!

이 강의는? 📖

🙆‍♀️ 데이터분석 준전문가? 🙆‍♂️

데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

이 강의는 국가공인 데이터분석 준전문가 자격증(클릭)을 취득하고자 하는 분을 위한 과정입니다. 사회 전반의 데이터 활용에 필수적인 데이터 분석 능력을 객관적으로 검증하여, 공공, 민간 분야의 실무형 데이터 분석 전문가 양성이 필요한 시점에 본 과정을 통해 역량을 갖춘 자격 검정에 응시하고 취득할 수 있도록 구성되어 있습니다.

국가공인 데이터분석 준전문가 자격증 응시자를 위한 문제풀이 과정입니다.

_{단기간에 ADsP 시험을 준비하는 분}

_{문제풀이 위주 강의를 찾고 계신 분}

전체 강의는 (1) 과목별 예상문제 풀이 (2) 기출복원 문제풀이 (3)과목별 요약으로 구성되어 있습니다.
강의를 학습하고 나면, 시험 문제 유형 및 기출 현황을 파악할 수 있게 됩니다.

자격증 대비를 위한 전반적인 지식을 습득하고자 하시는 분은 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비 강의를 확인해 주세요.

과목별 예상문제부터
기출 복원까지!

과목별 예상 문제와 기출복원 문제풀이를 중점으로 강의하는 과정입니다.
재응시자 및 단기간에 시험 준비를 하는 분들을 위한 속성 과정입니다.
기출복원 문제풀이 수업은 지속적으로 업데이트됩니다.

상세 학습 내용

섹션 0.
과목별 예상문제 풀이

1과목 데이터 이해 - 2과목 데이터 분석 - 3과목 정형 데이터마이닝까지 총 3개 과목에 맞는 예상 문제를 집중적으로 살펴보고, 풀이합니다.

섹션 1.
기출복원 문제풀이

2022~2023년 기출 복원 문제풀이를 통해 최근 시험 경향을 파악합니다.

섹션 2.
과목 요약

과목별 주요 키워드와 핵심 내용 중심으로 배운 내용을 다시 한 번 정리하고, 시험을 잘 보기 위한 준비 사항 및 꿀팁을 안내합니다.

이 강의를 만든 사람 ✒️

윤소영 (에듀아토즈 대표)

윤소영 강사님은 20년 이상 SW 강의를 하신 IT 전문 강사입니다.
*ADsP 특강(대면/비대면) 강사 파견 필요하신 기관이나 기업은 lectopia1@daum.net로 연락 주세요.

강의 이력

삼성, LG 신입사원, 재직자 대상 SW 강의
중앙정보처리학원
인천여자상업고등학교 (산학겸임)
대한상공회의소
김천대학교, 성균관대학교(수원), 숭실대, 서울대
멀티캠퍼스 외 다수

소지 자격증

정보처리기사 1급
직업훈련교사 면허 (정보처리 2급)
데이터분석 준전문가
빅데이터 분석기사

Q&A 💬

Q. 데이터분석 준전문가 자격증이 궁금합니다.

한국데이터산업진흥원에서 실시하는 국가공인 민간 자격증으로, 데이터 이해에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획 및 데이터 분석 등의 직무를 수행에 필요한 능력을 검증하는 자격증입니다.

Q. 응시 자격은 어떻게 되나요?

데이터분석 준전문가 자격 검정의 응시 자격 제한은 없습니다. (누구나 응시할 수 있습니다)

Q. 시험 유형과 문제 구성은 어떤가요?

필기 시험으로 총 60문항 (객관식 50문항) 100점 배정 중 60점 이상이면 합격입니다.

📢 수강 전 확인해주세요

수강생에게는 문제 PDF 문서를 제공합니다. (저작권에 위배되는 무단 배포를 금지합니다.)
선수 지식으로 R 기초 지식이 필요합니다.
기출 복원 문제는 지속적으로 업데이트 예정입니다.
이 강의는 문제풀이를 중심으로 다루는 과정입니다. 자격증 대비를 위한 전반적인 지식을 습득하고자 하시는 분은 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비 강의를 확인해 주세요.

🎓
학습 대상은
누구일까요?

데이터분석 준전문가 자격증을 취득하고자 하는 분

취업 대비 현업에서 요구하는 개발 소양을 익히고자 하는 분

AI 분야 프로그램을 학습하고자 하는 분

📚
선수 지식,
필요할까요?

R 기초

이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.

섹션 0. 예상문제 풀이 12 강 ∙ 2시간 41분

[A형] 1과목.데이터 이해(문제지 첨부) 15:28

[A형] 2과목.데이터분석 기획 미리보기 13:35

[A형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1) 17:13

[A형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2) 12:49

[B형] 1과목.데이터 이해 09:58

[B형] 2과목.데이터분석 기획 11:29

[B형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1) 18:22

[B형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2) 15:45

[C형] 1과목.데이터 이해 08:07

[C형] 2과목.데이터분석 기획 09:48

[C형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1) 15:41

[C형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2) 12:45

섹션 1. 기출 복원 문제풀이 30 강 ∙ 8시간 25분

[38회] 1과목. 데이터 이해(문제지 첨부) 11:04

[38회] 2과목. 데이터분석 기획 14:06

[38회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/2) 23:04

[38회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/2) 20:00

[37회] 1과목. 데이터 이해(문제지 첨부) 14:53

[37회] 2과목. 데이터분석 기획 14:09

[37회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/2) 20:54

[37회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/2) 26:22

[36회] 1과목. 데이터 이해 13:39

[36회] 2과목. 데이터분석 기획 13:05

[36회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/2) 21:30

[36회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/2) 22:38

[35회] 1과목. 데이터 이해 12:04

[35회] 2과목. 데이터분석 기획 15:02

[35회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/2) 26:38

[35회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/2) 19:15

[34회] 1과목. 데이터 이해 15:23

[34회] 2과목. 데이터분석 기획 18:07

[34회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/1) 21:53

[34회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/2) 18:49

[33회] 1과목. 데이터 이해 미리보기 10:11

[33회] 2과목. 데이터분석 기획 14:39

[33회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/3) 13:43

[33회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/3) 19:37

[33회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(3/3) 17:30

[32회] 1과목. 데이터 이해 미리보기 12:12

[32회] 2과목.데이터분석 기획 12:27

[32회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(1/3) 15:07

[32회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(2/3) 16:28

[32회] 3과목. 정형 데이터 마이닝(3/3) 10:50

섹션 2. 과목 요약 12 강 ∙ 6시간 56분

1과목. 데이터 이해-데이터의 이해 32:29

1과목. 데이터 이해-데이터의 가치와 미래 27:00

2과목. 데이터 분석 기획-데이터분석 기획의 이해 41:42

2과목. 데이터 분석 기획-분석 마스터 플랜 21:40

3과목. 데이터분석-R기초 데이터 마트 30:49

3과목. 데이터분석-통계 분석(1) 54:02

3과목. 데이터분석-통계 분석(2) 01:02:28

3과목. 데이터분석-통계 분석(3) 24:50

3과목. 데이터분석-정형 데이터 마이닝(1) 01:10:10

3과목. 데이터분석-정형 데이터 마이닝(2) 47:01

학습참고 링크정보

[End] 시험 준비 안내 [자료 링크 첨부] 04:33

강의 게시일 : 2023년 09월 22일 (마지막 업데이트일 : 2024년 02월 27일)

수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️