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1과목 빅데이터 분석기획 핵심 이론
2과목 빅데이터 탐색 핵심 이론
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빅데이터 분석기사 필기!
빅데이터 분석기사는 데이터 분석의 전문가임을 인증하는 자격입니다.
변화하는 미래 세상에서 가장 필요한 자격 중의 하나이며, 현업에서 직접 데이터를 다루고 분석하는
데이터 전문가가 되기위한 첫 번째 입문이라고 해도 과언이 아닙니다.
강의 주제
- 1과목 빅데이터 분석기획
- 2과목 빅데이터 탐색
출제기준을 알 수 있는 7문 7답 ✨
수험생들이 이구동성 입을 모아 말하는 이 시험의 특성은?
첫째, 절대 1~2명의 전문가로는 커버할 수 없습니다!
- 반드시 분야별 전문가가 전문 지식을 바탕으로 강의해야 유의미한 학습이 가능합니다.
둘째, 분야별 실무 지향형 강의가 필요합니다!
- 국가 차원에서 실제 데이터 분석가를 양성하기 위한 시험이므로, 현업 이슈를 배제하고 출제되기 어려운 시험입니다.
셋째, 과락만 면하면 되지만 비전공자는 모르는 전공 지식이 출제됩니다!
- 데이터 통계와 데이터 보안 관련 분야에서 전공자가 아니면 해결하기 어려운 문항이 출제되는 만큼, 해당 출제 토픽에 대한 기본 이해가 있어야만 합격에 가까워집니다.
빠른 합격을 위한 합격 비법
하나, 빅분기 가이드 강의 제공!
- 전체를 알아야 합격도 빨리 할 수 있습니다. 학습 효율을 높이기 위해 빅데이터 분석 개요에
대한 가이드 강의를 제공합니다.
두울, 철저한 기출 분석 이론!
- 과거는 미래를 비추는 거울입니다. 출제 기준과 기출 이론을 점검한 후 다음 출제 이론을 예
상하여 대비합니다.
세엣, 학습부담 최소화!
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이론 분석 강의입니다.
네엣, 출제자의 관점으로 분석!
- 과목별 주요 항목 핵심 빈출 이론을 선별하고, 대표 유형 기출 문제해설 등 집요한
기출분석으로 확실한 합격 러닝메이트가 되어 드립니다.
교수진이 직접 집필한 실전 대비 교재 활용
예상 질문 Q&A 💬
Q. 비전공자도 응시할 수 있는 시험인가요?
그럼요! 다음 중 어느 하나에 해당하신다면 응시할 수 있는 시험입니다.
- 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관)
- 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
- 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
- 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
- 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
- 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)
그리고, 일반적으로 기사 자격증은 대학에서 학사 자격증을 취득한 사람들과 매칭이 돼요. "빅데이터 분석기사"라는 것은 빅데이터를 분석할 수 있는 학사 수준 이상을 인증하는 시험이고, 누구나 관심 갖고 공부한다면 꼭 합격할 수 있는 시험입니다.
Q. 시험에 응시할 생각은 없고 데이터 역량 함양에 관심이 있는데 도움이 될까요?
네! 만약 완전한 기술전문가가 되고자 한다면 훨씬 더 많은 공부와 노력이 필요하겠지만, 데이터분석 역량을 갖춘 인재가 목표라고 한다면 지금 공부로도 많은 도움을 받을 수 있습니다.
Q. 데이터 분석 역량, 왜 중요할까요?
데이터 분석 능력은 기업의 의사결정을 위한 핵심이며, 취업을 준비하는 분들이나 업무 성과를 이끌어야 하는 직장인들이 함양해야 할 중요한 요소입니다.
이 강의의 지식공유자를 소개합니다.
본 과정은 (주)알엠피의 자격증을 대표하는 [핵집] 브랜드와 내용전문가인 [베러마인드]의 대표 강사님들의 공동 작업으로 개발되었습니다.
최예신
- 1과목 빅데이터 분석기획 개요
- 정보처리기술사
- 현) 철강협회, 디지털융합진흥원-AI, 빅데이터 강의
- 현) 기업기술지도(KOTERA)
- 전) LG CNS 빅데이터 사업 및 기술 전문위원
권태협
- 1과목 빅데이터 분석기획
- 현) LG CNS 빅데이터 프로젝트 PM
- 데이터 기반의 정보분석 영역과 데이터 컨설팅 분야 전문가
박진원
- 2과목 빅데이터 탐색
- 현) LG CNS 데이터사이언티스트
- 통계학을 전공하였으며, 통계 모델 기반의 데이터 분석 및 시각화 분석 전문가
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이런 분들께 추천드려요!
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학습 대상은
누구일까요?
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누구일까요?
빅데이터 분석기사(필기) 자격증 취득을 원하시는 분들
데이터 분석 직무로의 취업 및 이직을 준비하시는 분들
데이터 분석에 대해 공부하고자 하시는 분들
안녕하세요
소확성 입니다.
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어제보다 조금 더 성장한 오늘의 나를 위해, 소확성이 함께 합니다.
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커리큘럼
총 38 개
˙ 16시간 40분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 1과목 빅데이터 분석기획
15 강
∙ 6시간 28분
빅데이터 분석 개요(1)
미리보기
23:42
빅데이터 분석 개요(2)
25:46
빅데이터 개요 및 활용
28:22
빅데이터 기술 및 제도(1)
미리보기
26:51
빅데이터 기술 및 제도(2)
26:17
빅데이터 기술 및 제도(3)
27:56
분석방안 수립(1)
25:53
분석방안 수립(2)
25:45
분석방안 수립(3)
26:19
분석방안 수립(4)
24:48
분석작업 계획
28:09
데이터 수집 및 전환(1)
23:04
데이터 수집 및 전환(2)
24:22
데이터 적재 및 저장
28:04
1과목 주요 문제 해설
23:37
섹션 1. 2과목 빅데이터 탐색
16 강
∙ 6시간 27분
통계 이해
미리보기
26:19
데이터 전처리
27:32
분석변수 처리(1)
24:37
분석변수 처리(2)
23:38
분석변수 처리(3)
25:35
분석변수 처리(4)
21:50
데이터 탐색 기초(1)
22:49
데이터 탐색 기초(2)
23:00
데이터 탐색 기초(3)
26:54
고급 데이터 탐색
21:29
기술 통계(1)
23:51
기술 통계(2)
25:01
기술 통계(3)
23:02
추론 통계(1)
26:18
추론 통계(2)
23:07
2과목 주요 문제 해설
22:01
섹션 2. 1~2과목 역대기출 총평
4 강
∙ 2시간 19분
출제자의 눈_1과목(1)
30:24
출제자의 눈_1과목(2)
32:03
출제자의 눈_2과목(1)
37:06
출제자의 눈_2과목(2)
40:15
섹션 3. 완벽한 파이널!
3 강
∙ 1시간 24분
1과목
31:29
2과목(1)
28:16
2과목(2)
25:03
강의 게시일 : 2022년 03월 04일
(마지막 업데이트일 : 2023년 12월 06일)
수강평
총 10개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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안정적인? 시험 합격을 위해서 익혀야할 내용은 강의에서 다뤄주는 것보다 많아 보입니다. 하지만 본 강의와 함께 공부한다면 학습 중요도와 우선순위를 구분하는데 큰 도움이될 것 같습니다.
곧 시험(22년 10월 필기)이 인데 핵심 개념의 뼈대를 세우는데 많은 도움이됐습니다. 합격해서 추가 후기 남길게요~
2022-09-06
빠르게 이론 살펴보기 좋습니다. 강사님 다 좋았는데 특히 2과목 강사님이 엄청 잘 가르쳐주신다 생각해서 만족스러웠어요.
2022-09-21
제5회 빅데이터 분석 기사를 보고 후기 평 남깁니다. (총 4 과목)
우선 모든 강사님들이 개념을 잡아주는데 강의 내용을 잘 설명해주십니다.
특히 출제율이 높은 문제의 개념들 위주로 하십니다.
단점으로, 몇몇 강의에서 사용하는 권장 도서의 진도를 따라가는지의 유무와 약간 순서가 바뀌었습니다.(전부 그렇지 않음). 또한 권장 도서가 자세한 설명보단 많은 모의고사 위주여서 문제를 푸는데 어려움이 있습니다. 이는 질문으로 대답을 받으셔야 합니다.
반대로, 나온 도서에 나오지 않는 개념들 중 강의 시간을 고려해서 참고용으로 소개한 추가 개념들이 있어 헷갈렸습니다.
추가로, 본 강의가 아닌 PART 3과 4를 들어야 하는 이유는 PART 3에서 적어도 설명을 들어야 이해가 됩니다. 다만, PART 4는 외우셔도 됩니다. 이는 시험 난이도와 연관되어 있습니다.
마지막으로 빅데이터 분석 기사도 기사 시험이라, 반복적으로 강의를 듣는 것보다 질문과 답변을 주고받으시고 개념을 알고 간다는 정도로만 강의를 보고(막 넘어가지 마세요) 모의고사나 시험에 나오는 문제의 개념을 외우시는걸 권장합니다.
2022-10-01
빅데이터분석이라는 큰 주제에 큰흐름을 잡게해주는 것으로 보여 좋습니다
2022-11-08
좋은 강으 스피디하게 전체적으로 알 수 있어 좋았습니다.
2023-02-26
