[EduAtoZ] Big Data Analytics Engineer Written Exam

Name: [EduAtoZ] Big Data Analytics Engineer Written Exam
Price: 121000 KRW
Rating: 5 (6 reviews)

The Big Data Analyst Engineer exam is a national certification held twice yearly. For those preparing, we extensively covered core topics from the basics. With each session, exam difficulty rises. To this end, we provided essential content from basics to boost passing rates.

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40 learners

SoYoung Yoon

자격증

시험

Big Data

What you will gain after the course

Big Data Analysis Engineer Written Exam
Basic Statistics
Big Data Analysis Theory

Course Guide

1. This is a course aimed at passing the written exam for the National Technology Big Data Analytics Engineer certification.

Big data is being recognized globally as a future growth engine, and governments around the world are attracting related corporate investments, making it emerge as a key strategic area for both nations and companies.
Furthermore, while the demand for big data analysis experts is increasing to secure competitiveness for nations and companies, there are significant difficulties in securing talent due to insufficient supply compared to demand.
Therefore, there is high demand for a national technical qualification that can systematically verify capabilities along with training big data analysis experts at the government level. (https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_07.do)

2. An increasing number of companies and public sector organizations are giving preference to Big Data Analytics Engineer certificate holders when hiring, and data analysis skills in the AI era are essential technologies needed by everyone preparing for IT careers, regardless of their major.

Course Introduction

1. This course is designed to help you learn the theory for the four subjects in preparation for the Big Data Analytics Engineer written qualification exam.

We provide lesson plan PDFs and problem PDFs.

2. We maximized learning effectiveness by operating a review and Q&A open chat room for problem-solving practice.

Provides links for CBT-style repetitive problem solving
- It is created in Google Forms format, so you can solve it on your phone and immediately see the grading and explanations.
- You can receive the answer sheet by email and retake the quiz.
Open chat room operation for Q&A

Q. Is it very different from the Associate Data Analyst (ADsP) in terms of exam subjects and questions?

The content overlaps significantly with the Associate Data Analyst certification exam.

However, since the terminology used and problem patterns are different, although there aren't many available yet, you need to practice with past exam restoration problems and focus on learning that strengthens your fundamentals more solidly. Calculation problems and content requiring deep understanding are also being tested. Rather than aiming for high scores at this point, I would recommend targeting a score between 70-80 points for your studies.

Instructor Introduction ✒

Yoon So-young (CEO of EduArtoz)

Instructor Yoon So-young is an IT specialist instructor who has been conducting SW lectures for 24 years.

Lecture History

Samsung and LG Software Training for New Employees and Current Staff
Central Information Processing Institute
Incheon Girls' Commercial High School (Industry-Academia Adjunct)
Korea Chamber of Commerce and Industry
Gimcheon University, Sungkyunkwan University (Suwon), Soongsil University, Seoul National University, etc.
Multicampus and others

Certifications Held

Vocational Training Instructor License (Information Processing Level 2)
Information Processing Engineer Level 1
Data Analysis Associate, Data Analysis Expert
Big Data Analytics Engineer
SQLD

Main Course Curriculum

[Certifications] Associate Data Analyst, Big Data Analytics Engineer, SQLD, Information Processing Engineer, Industrial Engineer
[Algorithm] Data Structures (Beginner, Intermediate), Algorithms (Samsung Employees and New Hires, LG Employees)
[Programming] C language, JAVA, HTML/CSS/JavaScript, Android Application, Python (basics, data processing, data analysis)
[AI] Machine Learning (supervised, unsupervised learning), Deep Learning (tensorflow, CNN, RNN basics)

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Courses

Curriculum

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167 lectures ∙ (52hr 2min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Step0. Resource Library, Problem Solving Links

5 lectures ∙ (4min)

1. [Must Read] Learning Guide (Handout Attached: Password Protected)
2. How to Use Google Forms (CBT) for Problem Solving
04:14
3. Problem-solving links (Subjects 1-4 by topic)
4. Practice Test Restoration Round-by-Round Problem Solving Links (Rounds 2-9)
5. [250808] Big Data Analytics Certificate Written Exam - Daily Quiz (Problem Structure Changed)

Section 2. Step1. Big Data Analysis Planning

34 lectures ∙ (8hr 17min)

6. Understanding Big Data
29:08
7. Background of Big Data Emergence, Role, Big Data Value Assessment, Essential Changes
12:42
8. Big Data Risk Factors and Utilization Methods
13:19
9. Big Data Strategic Insights: Representative Primary Analysis Application Cases
07:24
10. Public Data (Open data), Public Data Opening, Step-by-step Classification/Comparison of Machine-Readable Format Types
13:59
11. Big Data Organization and Personnel
23:45
12. Big Data Platform, Characteristics of Hadoop
16:28
13. Hadoop Ecosystem, Middleware, Cloud
20:48
14. Big Data Platform Problem Solving
06:46
15. Big Data and Artificial Intelligence
06:47
16. Personal Information Laws/Regulations
14:07
17. Personal Information Law/System Problem Solving
10:58
18. Personal information de-identification methods, MyData, synthetic data
29:38
19. Personal Information De-identification Methods, MyData, and Synthetic Data Problem Solutions
09:10
20. Establishing Analysis Plan - Setting Analysis Roadmap
17:47
21. Problem Solving for Analysis Roadmap
06:38
22. Analysis Plan Development - Analysis Problem Definition
19:05
23. Analysis Problem Definition - Problem Solving
01:55
24. Analysis Plan Development - Data Analysis Strategy / Analysis Master Plan, Governance
16:41
25. Analysis Plan Development - Data Analysis Plan / Analysis Readiness, Analysis Maturity
17:12
26. Data Analysis Method Problem Solving
09:26
27. Analysis Work Plan - Data Acquisition Plan
05:39
28. Analysis Work Plan - Analysis Procedures and Work Plan
21:25
29. Analysis Procedures and Work Plan Problem Solving
14:01
30. Traditional Analysis Methodologies (KDD, CRISP-DM)
09:36
31. Data Collection and Conversion - Overview of Data Collection
12:43
32. Data Collection and Conversion - Types of Data Collection Techniques
19:28
33. Data Collection and Conversion - Understanding Data Types and Properties
16:37
34. Data Collection and Conversion - Data Transformation, Data De-identification
14:01
35. Data Collection and Conversion - Data Quality Validation
23:41
36. Data Collection and Transformation - Data Quality Validation Problem Solving
06:08
37. Data Loading and Storage - Data Loading
11:30
38. Data Loading and Storage - Data Storage
30:26
39. Data Loading and Storage - Data Storage Problem Solving
08:54

Section 3. Step2. Big Data Exploration

41 lectures ∙ (10hr 52min)

40. Introduction to Data Preprocessing, Missing Values
13:12
41. Data Preprocessing - Outliers
16:39
42. Data Preprocessing - Outlier Problem Solving
14:25
43. Data Preprocessing - Variable Processing - Variable Selection
19:29
44. Data Preprocessing - Variable Processing - Dimensionality Reduction 1/2
08:57
45. Data Preprocessing - Variable Processing - Dimensionality Reduction 2/2
24:38
46. Data Preprocessing - Variable Processing - Dimensionality Reduction Problem Solving
12:53
47. Data Preprocessing - Variable Processing - Derived Variables
05:53
48. [Modified 250703] Data Preprocessing - Variable Processing - Variable Transformation
19:02
49. [Modified 250703] Data Preprocessing - Variable Processing - Variable Transformation Problem Solving
16:09
50. Data Preprocessing - Variable Processing - Imbalanced Data Processing
20:04
51. Data Preprocessing - Variable Processing - Imbalanced Data Processing Problem Solving
10:42
52. Data Exploration - Exploratory Data Analysis
18:53
53. Data Exploration - Correlation Analysis
17:05
54. Data Exploration - Correlation Analysis Problem Solving
07:16
55. Visual Data Exploration - Visualization 1/4
12:47
56. Visual Data Exploration - Visualization 2/4
17:30
57. Visual Data Exploration - Visualization 3/4
18:36
58. Visual Data Exploration - Visualization 4/4
07:29
59. Visual Data Exploration, Visualization Problem Solving
22:20
60. Basic Statistics - Mean, Median, Mode
12:48
61. Basic Statistics - Measures of Dispersion and Distribution Statistics
17:52
62. Basic Statistics - Problem Solving
09:37
63. Sampling Lecture, Problem Solving
22:14
64. Probability Distribution - Concepts of Probability, Events, and Probability Distributions
16:04
65. Probability Distribution - Probability Distribution Function, Expected Value of Probability Distribution, Variance, Standard Deviation
17:03
66. Probability Distribution Problem Solving 1 (Properties of Expected Value, Variance, and Standard Deviation of Random Variables)
06:36
67. Probability Distributions - Discrete Probability Distributions
22:20
68. Probability Distribution - Normal Distribution among Continuous Probability Distributions
14:19
69. Probability Distributions - Continuous Probability Distributions (Other than Normal Distribution)
28:47
70. Probability Distributions - Problem Solving 2 (Problems Related to Discrete and Continuous Probability Distributions)
15:44
71. Sampling Distribution
16:13
72. Sample Distribution Problem Solving
10:06
73. Point estimation
19:05
74. Interval Estimation - Finding Confidence Intervals!
18:09
75. Understanding Standardization and the Standard Normal Distribution
15:18
76. How to Use Z, t, and F Distribution Tables
14:47
77. Hypothesis Testing - Procedures of Hypothesis Testing, Types of Hypotheses
16:36
78. Hypothesis Testing - Type I and Type II Errors
16:33
79. Hypothesis Testing - Test Statistics, p-value, Rejection/Acceptance Decision
17:43
80. Hypothesis Testing - Problem Solving
20:28

Section 4. Step3. Big Data Modeling

42 lectures ∙ (13hr 7min)

Section 5. Step4. Big Data Result Interpretation

14 lectures ∙ (3hr 16min)

Section 6. Step5. Practice Problems and Comprehensive Review

31 lectures ∙ (16hr 24min)

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SangHo Lee
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- SoYoung Yoon
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  12회 빅분기 대비 중이실까요? 2026년에 추가 강의 등록이 예정되어 있습니다. 1월에 공지 꼭 확인하여주세요~^^ 감사합니다
szun
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- SoYoung Yoon
  Instructor
  100% 수강이라니 놀라운 수강율입니다. 내일이 시험이네요. 준비하신 만큼 좋은결과 있으실것입니다. 화이팅입니다!!
서지민
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2danzee
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kokodae.ko
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- SoYoung Yoon
  Instructor
  감사합니다 ^_^ 자료실에 등록되는 매일 퀴즈를 함께 풀이해 보시기 바랍니다. 2026년도 개정을 준비하며 미리 공개하고 있습니다. 또한 퀴즈도 주제별로 새롭게 제공하고 있으니 살펴보아주세요! 멋진 하루 되세요.

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비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

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초급

선형대수학, 확률과 통계, Python

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시계열 분석과 예측

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

중급이상

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[2025] 비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD 올인원

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SQLD, 뭐부터 해야지? 너무나 막막한 당신을 위한 강의, 완강 후 달라진 당신을 만날 수 있습니다. SQLD 올인원 패스!

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주니어 PM을 위한 서비스 기획: 파트3 - 데이터 기반 기획의 시작

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클라우드 서비스로 고속 성장을 만들어 낸 포털 N사의 성장 히스토리와 노하우를 담았습니다.

초급

소프트스킬, product-management, 프로젝트 관리

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자격취득과 실무! 한 방에 경영정보시각화(실기) 태블로

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이 강의는 주관 기관의 출제 가이드를 바탕으로 경영정보시각화 실기 시험(태블로)에 꼭 필요한 핵심 개념과 기능을 체계적으로 익히는 것을 목표로 합니다. 실전에서 자주 출제되는 기능들을 자유롭게 활용할 수 있도록 실습 중심으로 구성하였으며, 모의고사 A, B형 문제 풀이를 통해 출제 유형에 대한 이해와 문제 해결 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다. 강의안 및 강의자료는 https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime 에서 확인하실 수 있습니다.

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