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[데이터 분석, 자격증 (데이터 사이언스)] 강의입니다.
데이터 분석 전문가 양성이 필요한 시점에 본 과정은 국가 공인 '데이터분석 준전문가' 자격증을 취득하기 위한 과정입니다.
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국가공인 데이터분석 준전문가 자격증,
깊이있는 개념 + 꼼꼼한 문제풀이로 잡았다!
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.
데이터분석 준전문가 자격증은 기업, 공공부분 취업시 우대하는 곳이 늘어나고 있으며, AI시대 데이터분석 능력은 전공을 불문하고 IT분야 취업을 준비하는 모두에게 필요한 기술입니다. 데이터분석 준전문가로 거듭나고자 하는 분, 데이터 분석 관련 공인 자격을 취득하고자 하는 분들이라면 이 강의를 수강해주세요.
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데이터분석 준전문가
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학습하다 궁금한 것이 있다면?
- 궁금한 내용은 [질문/답변] 게시판을 이용해 주세요.
강의 특징 ✨
2024년 검정방법 변경에 맞춰 각 주제별 깊이있는 개념 강의와 문제 풀이로 구성하여 이해하기 쉽도록 하였습니다.(시험 출제 경향에 맞춰 지속적으로 업데이트 하겠습니다.)
학습 내용 📚
[섹션0] 1과목. 데이터 이해
- chap1. 데이터의 이해
- chap2. 데이터의 가치와 미래
- chap3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
[섹션1] 2과목. 데이터분석 기획
- chap1. 데이터 분석 기획의 이해
- chap2. 분석 마스터 플랜
[섹션2] 3과목. 데이터분석(1)-R기초와 데이터 마트
- chap1. R 기초 & 데이터 마트
[섹션3] 3과목. 데이터분석(2)-통계 분석
- chap1. 통계분석
[섹션4] 3과목. 데이터분석(3)-정형 데이터 마이닝
- chap1. 정형 데이터 마이닝
[섹션5] 예상문제&기출복원문제풀이
- 과목별 A~C 형 예상문제
- 34~37회 기출복원 문제풀이
[섹션6] 요약 키워드
- 1~3 과목 요약
- 시험 준비 안내
[섹션7] 기출 복원 문제 모음
* 33회~34회
예상 질문 Q&A 💬
Q. 데이터분석 준전문가 자격증이 궁금합니다.
한국데이터산업진흥원에서 실시하는 국가공인 민간 자격증으로, 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행에 필요한 능력을 검증하는 자격증입니다.
Q. 응시자격은 어떻게 되나요?
데이터분석 준전문가 자격검정의 응시자격은 제한 없습니다. (누구나 응시할 수 있습니다)
Q. 검정 방법은 어떻게 이루어지나요?
데이터분석 준전문가 자격검정은 객관식 50문항으로 시행됩니다. (*100점 만점 중 평균 60점 이상, 3개 과목 각 과목별 100점 만점 중 40점 이상) 자세한 내용은 1강 "데이터 데이터분석 준전문가 자격증 알기" 수업을 참고해 주세요.
Q. 2024년 시험 일정은 어떻게 되나요?
매년 4회 실시하는 시험으로, 매년 1월 한국데이터산업진흥원(www.dataq.or.kr)에서 일정을 공지합니다. 2024년 데이터분석 준전문가 검정일정은 다음과 같습니다.
| 회차 | 접수기간 | 시험일 | 결과발표 |
| 제40회 | 1.22~28 | 2.24(토) | 3.22 |
| 제41회 | 4.08~12 | 5.11(토) | 6.07 |
| 제42회 | 7.01~05 | 8.10(토) | 9.06 |
| 제43회 | 9.30~10.04 | 11.03(일) | 11.29 |
이 강의를 진행할
강사님을 소개합니다 ✒️
윤소영 (에듀아토즈 대표)
윤소영 강사님은 24년간 SW강의를 하신 IT 전문 강사입니다.
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
- 데이터분석 전문가
- 빅데이터 분석기사
주요 강의 과정
- [자격증 Part] 정보처리 기사, 산업기사, 데이터분석 준전문가, 빅데이터 분석기사
- [알고리즘 Part] 자료구조 (초급, 중급), 알고리즘(삼성 재직, 신입, LG 재직자)
- [프로그램 Part] C언어, JAVA, HTML/CSS/Java Script, Android Application, Python (기초, 데이터 처리, 데이터 분석)
- [AI Part] Machine Learning(지도, 비지도 학습), Deep Learning (tensorflow, CNN, RNN 기초)
수강 전 확인해주세요!
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학습 대상은
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데이터분석 준전문가 자격증 준비하는분
빅데이터 기사 자격증 준비하는분
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안녕하세요
lectopia1 입니다.
lectopia1 입니다.
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커리큘럼
총 171 개
˙ 48시간 9분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 1과목. 데이터 이해
25 강
∙ 4시간 40분
데이터분석 준전문가 자격증?
미리보기
06:53
데이터의 정의 및 유형 (교재 첨부)
10:12
암묵지와 형식지
11:52
DIKW 계층구조
10:17
데이터베이스 이해
미리보기
13:26
데이터베이스 용어 Basic
06:40
데이터베이스 용어 Advanced
20:02
DBMS(데이터베이스 관리 시스템)
15:32
데이터베이스 설계
미리보기
04:43
시대별 기업 내부 데이터베이스 솔루션
10:17
분야별 기업 내부 데이터베이스 솔루션
12:59
분야별 기업 내부 데이터베이스 솔루션 Quiz
16:15
빅데이터란?
12:30
빅데이터의 출현 배경
07:28
IoT(Internet of Things)
05:30
빅데이터(BigData)의 역할
07:53
빅데이터의 가치와 영향
16:02
빅데이터 활용 기법
16:05
빅데이터 위기 요인과 통제 방안
18:24
개인 정보 비식별화 기법
07:46
빅데이터 활용 사례, 빅데이터 활용을 위한 3요소
07:11
빅데이터 분석과 전략 인사이트
08:46
데이터 사이언스
09:35
데이터 분석 관련 직무
12:49
데이터 분석과 인문학
10:57
섹션 1. 2과목. 데이터분석 기획
25 강
∙ 4시간 53분
분석기획이란? 분석 주제 유형 4가지 (교재첨부)
09:29
목표 시점 별 분석 기획 방안
미리보기
04:28
분석기획 시 고려사항
05:06
데이터 유형, 저장 방식
07:03
분석 방법론 개요
18:18
KDD & CRISP-DM 분석 방법론
23:45
KDD & CRISP-DM 분석 방법론 Quiz
08:57
빅데이터 분석 방법론 개요
08:35
빅데이터 분석 방법론-분석 기획 단계
11:58
빅데이터 분석 방법론–데이터 준비 단계
07:15
빅데이터 분석 방법론-데이터 분석 단계
10:23
분석 과제 도출 방법의 종류
08:00
분석 과제 도출 방법-하향식 접근 방식
27:45
분석 과제 도출 방법-상향식 접근 방식
07:47
분석 프로젝트의 특징 및 특성 관리
23:09
분석 프로젝트의 특징 및 특성 관리
14:16
분석 마스터 플랜 수립
06:31
분석 과제 우선순위 선정 기법
14:49
이행계획 수립
06:20
분석 거버넌스 체계
05:02
데이터 분석 수준 진단
23:39
분석 수준 진단 결과
08:07
데이터 거버넌스 체계 수립
16:36
데이터 분석을 위한 조직 구조
10:00
분석 과제 관리 프로세스
06:08
섹션 2. 3과목 데이터분석(1)-R기초
9 강
∙ 2시간 22분
R의 특징, R의 데이터 형 종류 (교재 첨부)
14:26
R의 데이터 형-vector
미리보기
18:20
R의 데이터 형-vector Quiz
미리보기
08:36
R의 데이터 형–matrix, data.frame
14:59
R함수-summary
22:19
그래프 종류
17:43
그래프 종류 Quiz
07:26
R언어 관련 빈도 낮은 문제
19:20
결측치, 이상값 처리
19:18
섹션 3. 3과목 데이터분석(2)-통계 분석
39 강
∙ 11시간 14분
통계 분석 개요(교재)
21:39
데이터 특성에 따른 분류
미리보기
18:20
기초 통계량
24:41
확률 기본 용어
21:00
확률분포
18:44
이산형 확률분포
19:55
연속형 확률분포-정규분포
11:12
연속형 확률분포-t, F, 카이제곱, 지수 분포
18:32
통계적 추론의 분류
09:04
추정량(estimator), 추정값(estimate)
04:44
통계적 추정-1
21:49
통계적 추정-2
11:37
통계적 추론: 가설검정-1
23:55
통계적 추론: 가설검정-2
19:15
모수적 추론과 비모수적 추론
미리보기
09:57
모수적 추론(Parametic Inference)
14:26
모수적 추론-T 검정 예시
19:43
비모수적 추론
29:50
회귀 분석 개요
08:07
회귀 모형의 가정
19:26
데이터 정규성 검정
07:20
회귀 분석(Regression Analysis)
14:03
회귀모형 해석-1
18:12
회귀모형 해석-2
20:42
다중공선성 및 변수 선택법
23:50
과대적합과 정칙화-1
16:54
과대적합과 정칙화-2
18:41
회귀모델 평가지표
12:42
선형회귀 분석 결과 해석-1
30:09
선형회귀 분석 결과 해석-2
06:22
데이터 스케일링(Scaling)
16:07
상관 분석
24:37
상관 분석 Quiz
19:24
차원축소
11:42
주성분 분석(PCA)
26:36
주성분 분석(PCA) Quiz
12:19
시계열 자료(Time Series)
12:10
시계열 모형, 분해시계열-1
19:52
시계열 모형, 분해시계열-2
16:53
섹션 4. 3과목 데이터분석(3)-정형 데이터 마이닝
24 강
∙ 8시간 11분
데이터 마이닝 이해 (교재첨부)
22:53
모형 평가-1
미리보기
23:30
모형 평가-2
25:25
분류 분석의 종류
16:09
로지스틱 회귀분석
32:52
로지스틱 회귀분석 Quiz
06:41
의사결정나무(Decision Tree) 모형
32:48
의사결정나무(Decision Tree) 모형 Quiz
31:33
앙상블(Ensemble) 모형
27:49
K-NN, SVM
09:30
인공신경망(ANN) 모형-1
21:07
인공신경망(ANN) 모형-2
24:06
분류 모형 평가 지표 1-오분류표
28:46
분류 모형 평가 지표 1- 오분류표 Quiz
10:55
분류 모형 평가 지표 2-ROC Curve, Kappa, Lift Table
17:18
군집 분석: 계층적 군집-1
22:00
군집 분석: 계층적 군집-2
18:28
군집 분석: 계층적 군집의 예
13:59
군집 분석 - 분할적(=비계층적) 군집
14:35
군집 분석 평가, 결과 해석
14:35
군집 분석-자기조직화지도(SOM)
16:16
연관 분석(Association Analysis)
16:35
연관 분석(Association Analysis) Quiz
25:32
기계 학습 정리 & 딥러닝 개요
17:46
섹션 5. 예상문제 &기출복원 문제풀이(35회~38회)
28 강
∙ 7시간 29분
[예상문제 A형] 1과목.데이터 이해 (A형 문제지 첨부)
15:29
[예상문제 B형] 1과목.데이터 이해 (B형 문제지 첨부)
09:59
[예상문제 C형] 1과목.데이터 이해 (C형 문제지 첨부)
08:08
[예상문제 A형] 2과목.데이터분석 기획
13:36
[예상문제 B형] 2과목.데이터분석 기획
11:30
[예상문제 C형] 2과목.데이터분석 기획
09:49
[예상문제 A형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1)
17:14
[예상문제 A형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2)
12:50
[예상문제 B형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1)
18:23
[예상문제 B형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2)
15:46
[예상문제 C형] 3과목.정형 데이터 마이닝(1)
15:42
[예상문제 C형] 3과목.정형 데이터 마이닝(2)
12:46
[35회 기출복원] 1과목.데이터 이해 문제 풀이_문제지 첨부
12:05
[35회 기출복원] 2과목.데이터분석 기획 문제 풀이
15:03
[35회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(1)
26:39
[35회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(2)
19:16
[36회 기출복원] 1과목.데이터 이해 문제 풀이_문제지 첨부
13:39
[36회 기출복원] 2과목.데이터분석 기획 문제 풀이
13:05
[36회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(1~16번)
21:31
[36회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(17~29번)
22:39
[37회 기출복원] 1과목.데이터 이해 문제 풀이_문제지 첨부(230814)
14:53
[37회 기출복원] 2과목.데이터분석 기획 문제 풀이
14:09
[37회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(1~13번)
20:54
[37회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(14~30번)
26:22
[38회 기출복원] 1과목. 데이터 이해 문제풀이(문제지 첨부)
11:04
[38회 기출복원] 2과목. 데이터분석 기획 문제풀이
14:06
[38회 기출복원] 3과목. 정형 데이터 마이닝 문제풀이(1/2)
23:02
[38회 기출복원] 3과목. 정형 데이터 마이닝 문제풀이(2/2)
20:00
섹션 6. 과목별 요약 정리
12 강
∙ 6시간 48분
1과목. 데이터 이해-데이터의 이해
32:29
1과목. 데이터 이해-데이터의 가치와 미래
18:24
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
마지막~~ 시험 준비 안내
04:33
섹션 7. 기출문제 복원 모음(33회~34회)
9 강
∙ 2시간 30분
[33회 기출복원] 1과목.데이터 이해 문제 풀이_문제지 첨부(220521)
10:12
[33회 기출복원] 2과목.데이터분석 기획 문제 풀이
14:40
[33회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(1)
13:44
[33회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(2)
19:38
[33회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제 풀이(3)
17:31
[34회 기출복원] 1과목.데이터 이해 문제 풀이_문제지 첨부
15:24
[34회 기출복원] 2과목.데이터분석 기획 문제풀이
18:08
[34회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제풀이(1)
21:54
[34회 기출복원] 3과목.정형 데이터 마이닝 문제풀이(2)
18:49
강의 게시일 : 2021년 09월 17일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 23일)
수강평
총 43개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.7
43개의 수강평
5점
4점
3점
2점
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낮은 평점 순
많은 도움이 되었습니다.
2023-06-14
혼자 공부하기 힘들어서 결제했는데 당당히 붙었습니다!!! 감사합니다
2023-02-05
감사합니다.
2022-10-28
한달동안 강의 들으며 열공해서 36회 시험에 합격했습니다. 수강직 후 강의평을 남기고 싶었는데, 그 어떤 강의평보다 자격증 취득 결과가 수업의 퀄리티를 말해 줄 것 같아서 결과 발표날 때 까지 기다렸다가 수강평을 남기게 되었습니다. 전공분야가 아니라서 막막하던차에 이 강의를 알게되었고 시험장에서 문제를 보는 순간 선생님 목소리가 이명처럼 들릴 정도로 열심히 들었습니다. 무려 90점으로 합격한건 다 열정강사님 덕분입니다!! 혹시 빅데이터 분석기사 강의도 하시나요? 선생님 수업 또 듣고 싶어요.
2023-03-26
안녕하세요 선생님!
인프런으로 교육을 수강한 합격생입니다!
선생님의 교육(특히 3과목)을 열심히 수강하며, 첫 도전에 다행히 합격할 수 있었습니다.
비전공자인 저에게는 3과목이 너무나도 어려웠는데, 꾸준히 그리고 조금씩 이해를 하게 해준 좋은 교육이었습니다. 저 이후 ADsP를 준비하는 또 다른 지인이 나타났는데요. 그 지인에게 바로 이 교육을 들으라고 추천해주었습니다. 좋은 강의 감사드립니다.
선생님 덕분에 합격할 수 있었습니다.
좋은 교육 감사합니다. 늘 건강하세요 :)
2023-06-17