[2025 Revised Edition] Big Data Analysis Engineer Practical Exam (with Python)

Name: [2025 Revised Edition] Big Data Analysis Engineer Practical Exam (with Python)
Price: 99000 KRW

The Certified Big Data Analyst exam is a nationally recognized certification administered twice a year. This course provides detailed lectures covering everything from the basics to the core concepts to help you prepare for the practical exam. The exam difficulty increases with each iteration. To address this, we provide a range of essential content, starting with the fundamentals, to improve your chances of passing.

(4.8) 12 reviews

129 learners

SoYoung Yoon

자격증

시험

Big Data

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Big Data Analytics Engineer Practical Exam - Written Exam
Big Data Analytics Engineer Practical Exam
Machine learning
Python Data Analysis (Pandas)

Nationally certified big data analysis specialist practical test,
You should definitely pass this year!

Data Analysis Expert
Challenge the national technical qualification! 🏆

Big data analyst?

Planning big data analysis based on understanding big data,
Performs big data collection, storage, processing, analysis and visualization
This is a certificate for verifying practitioners .

In order to secure the competitiveness of the country and companies, the demand for big data analysis experts is increasing. However, due to the shortage of supply compared to demand, it is difficult to secure manpower. Therefore, the government launched the National Technology Big Data Analysis Engineer Certification, a national technical qualification that systematically verifies capabilities along with the training of big data analysis experts.

In 2025, the 10th and 11th regular exams will be held, and the difficulty of the exams increases with each successive exam, so in-depth study is required. This lecture summarizes the basics and core contents of three subjects: Python, Pandas, data processing, and machine learning .

Only the essential content to pass the exam!! 👌

This course is a course to learn about the programming language Python and the Pandas, Scikit-Learn, statsmodels, and scipy libraries. It is a course that can prepare for the 1st, 2nd, and 3rd tasks of the Big Data Analysis Engineer practical exam. Since it is a practical exam that cannot be solved by simple memorization , explanations are provided centered on examples that can help with various applications .

Pandas

You can learn by following the process from importing to preprocessing and analyzing using 4 files.
The explanations are repeated according to the level of difficulty so that you can learn it naturally .
Covers various data preprocessing techniques required for machine learning.

Scikit-Learn, statsmodels

Understand the concepts of machine learning by using simple training data and performing simple modeling.
We cover examples of modeling using past Big Data Analysis Engineer questions and data from Kaggle.

✅ Task 2, 3 types teach you memorization methods and flow so that you can prepare only for the types that will appear on the exam .
✅ You can practice by solving past exam questions to get a high score.

📖 Big Data Analysis Engineer Exam Guide

Integrated (written and performance) 180-minute test
Big data analysis practice: data collection, data preprocessing, data model construction/evaluation
Passing is 60 points or more out of 100
2025 Application/Examination Date: 10th (May 19-May 23 / June 21 (Sat) , 11th ( October 27-October 31 / November 29 (Sat) )
Please refer to the Korea Data Industry Promotion Agency website for detailed application qualifications and passing criteria.

Learning Support 📚

* Quiz will be held every day starting April 16th for the 10th test.
* We operate an open QnA KakaoTalk room to help you resolve any difficulties you may have during your training.

What you'll learn 📚

STEP 1. Know Python

This course focuses on acquiring Python language skills by learning only the important contents at a level for exam preparation for beginners who are not familiar with Python.

STEP 2. Data processing with Pandas

Learn the basics of Pandas, a Python library for handling data. Type 1 of the task-based exam understands the types of data processing that can be presented from various perspectives, and understands data processing methods by directly following the problem solving.

STEP 3. Machine Learning

In preparation for the Type 2 practical exam, learn about the overall structure and techniques of machine learning using sklearn. Learn how to create and evaluate machine learning regression and classification models, and solve past and highly likely questions.

STEP 4. Statistical Testing

To prepare for the Type 3 practical exam, we will learn about the interpretation of linear models and parametric/nonparametric tests using statsmodels and scipy.

STEP 5. Solving past exam questions

We will solve past exam questions from the 2nd to the 9th exam to help you prepare for the actual exam.
Episode 9 is scheduled to be uploaded on April 7th.

Q&A 💬

Q. How many times can I take the practical exam after passing the written exam?

After passing the written exam, you have the opportunity to take the practical exam for two years. Since there are two exams per year, there are a total of four opportunities to take the exam. Please note that this is a national technical qualification and you must check if you are qualified to take the exam.

Q. How long should I study?

The learning period will vary from person to person. And if you learn without any concept of programming, it will take more time. I think it would be good to set aside about 2~3 months and make time to input and interpret code repeatedly every day. In particular, the learning about Pandas and ML is prepared to the extent that you can use it, so you may feel that there is a lot of content. It would be good to learn while asking questions, and you also need to memorize the actual code right before the exam.

Introducing the knowledge sharer ✒️

Yoon So-young (Eduatos CEO)

Instructor Yoon So-young is an IT professional instructor who has been teaching SW classes for 24 years.

Lecture History

SW lectures for new and existing employees at Samsung and LG
Central Information Processing Academy
Incheon Girls' Commercial High School (Industry-Academic Concurrent Program)
Korea Chamber of Commerce and Industry
Kimcheon University, Sungkyunkwan University (Suwon), Soongsil University, Seoul National University, etc.
Multi-campus and many others

Possession of qualifications

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

Main Courses

[Certification] Information Processing Engineer, Industrial Engineer, Data Analysis Associate Specialist, Big Data Analysis Engineer
[Algorithm] Data Structure (Beginner, Intermediate), Algorithm (Samsung Employees and New Employees, LG Employees)
[Programming] C language, JAVA, HTML/CSS/Java Script, Android Application, Python (basics, data processing, data analysis)
[AI] Machine Learning (supervised, unsupervised learning), Deep Learning (tensorflow, CNN, RNN basics)

[Textbook Purchase Guide]

If you are an organization or company that needs to dispatch an instructor for the Big Quarterly Practical Special Lecture (face-to-face & non-face-to-face), please contact us.
The lecture content is provided in PDF format . If you would like to purchase the bound textbook, please contact imbgirl@naver.com !

Recommended for
these people

Who is this course right for?

For those who wish to take the Big Data Analysis Professional certification exam
For those who want to learn the Python data analysis library, Pandas
Anyone interested in big data analytics

Need to know before starting?

Big Data Analyst Exam - Written Exam Pass

Hello
This is

2,877

Learners

119

Reviews

Answers

4.9

Rating

Courses

Curriculum

All

162 lectures ∙ (53hr 41min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Step 0. Big Data Practical (Data Room)

6 lectures ∙ (42min)

Section 2. Step 1. Python Basics

18 lectures ∙ (5hr 20min)

7. Big Data Practical Exam - Study Link
8. Section 1. 1-01. Object
26:01
9. Section 1. 1-02~03. Code Input, Type(type)
23:32
10. Section 1. 1-04. Rich Text
10:13
11. Section 1. 1-05. Operators 1/2
20:00
12. Section 1. 1-05. Operators 2/2
22:36
13. Section 1. 1-06-09. Condition Writing Practice, Input, Type Conversion, Function
30:34
14. Section 2. 2-00. Understanding Container, range object
15:57
15. Section 2. 2-01~02. Subscription, Slicing
23:12
16. Section 2. 2-03~05. Creation, Operations, and Methods of Tuple and List
14:00
17. Section 2. 2-06. Methods of str
18:14
18. Section 2. 2-07~08. set, dict object
13:08
19. Section 2. 2-09. comprehension
15:59
20. Section 3. 3-01~03. Need for Functions, Types, and Arguments
21:08
21. Section 3. 3-04. Type of parameter
20:44
22. [Optional] Section 3. 3-05. lambda function
12:13
23. [250608] Section 4. 4-01. Module import
20:05
24. [To be added to lesson plan] enumerate, zip functions
13:03

Section 3. Step 2. Pandas - Task Type 1

38 lectures ∙ (13hr 5min)

25. Big Data Practical - Learning Link
26. Section 1. Import file, simple structure check
16:24
27. Section 1-2. Data Structure Check
22:30
28. Section 1-3. Data Type Change 1 (replace, int32)
39:55
29. Section 1-3. Data Type Change 2 (datetime, category)
20:20
30. Section 1-4. Popular Channel Analysis 1 (sort_values, indexing)
32:38
31. Section 1-4. Popular Channel Analysis 2 (indexing, str Accessor)
27:00
32. Section 1-5. Calculating Statistics 1 (Various Statistics for Series)
27:56
33. Section 1-5. Calculating Statistics 2 (groupby)
32:08
34. Section 1. Skill Improvement Quiz(01 ~ 04)
35. Section 2-1. Reading file
07:55
36. Section 2-2. Missing Value Check 1
29:08
37. Section 2-2. Handling Missing Values 2 (fillna)
12:47
38. Section 2-2. Indexing Summary
36:52
39. Section 2-2. Handling Missing Values 3 (using indexing)
14:57
40. Section 2-3. Find Statistics
22:44
41. Section 2-4. Alcohol Consumption Comparison - 1
28:53
42. Section 2-4. Comparison of Alcoholic Beverage Consumption - 2
32:14
43. Section 2-5. Beer Consumption
08:37
44. Section 2-6. Continental Alcohol Consumption Analysis
22:09
45. Section 3-1. Importing Files, Changing Date Data
21:19
46. Section 3-3. Missing data check
24:56
47. Section 3-4. Removing Missing Values (dropna)
26:26
48. Section 3-5. Filling Missing Values (fillna)
30:35
49. Section 3-6. Fine Dust Analysis (Statistical Values by Group)
37:26
50. Section3. Skill Improvement Quiz (05, 06)
51. Section 4-1. Importing Files, Checking Structure, Adding Derived Variables
24:46
52. Section 4-4. Checking and Handling Missing Values
12:21
53. Section 4-5. Date/Time Data Processing 1
16:04
54. Section 4-5. Date/Time Data Processing 2 (Study repeatedly!)
27:19
55. Section 4-5. Date/Time Data Processing 3
21:57
56. Section 4-6. Operating Period Analysis
15:16
57. Section 4-7. District Statistics
19:56
58. Section 5-1. Average/Standard Deviation: Points to Note
06:26
59. Section 5-2. Outlier
22:43
60. Section 5-3. Data Scaling
05:04
61. Section 5-4. Encoding
26:21
62. Section 5-5. Correlation Coefficient
11:16

Section 4. Step 3. Machine Learning

20 lectures ∙ (6hr 31min)

Section 5. Step 4. Statistical Testing

23 lectures ∙ (9hr 4min)

Section 6. Step 5. Example Problems & Solving Past & Predicted Problems

51 lectures ∙ (13hr 48min)

Section 7. Step6. [Note] Live & Special Lectures

6 lectures ∙ (5hr 7min)

Published:

Last updated:

Reviews

All

12 reviews

4.8

12 reviews

sungjin
Reviews 5
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
감사합니다. 덕분에 합겼습니다!
- SoYoung Yoon
  Instructor
  합격을 축하드립니다~^^ 이전 시험이 어려워서 어려운 문제를 퀴즈로 준비했었는데 어렵게 학습하신만큼 실제 사용에도 도움되셨기를 바랍니다^^
go06533
Reviews 3
∙
Average Rating 5.0
5
30% enrolled
시간은 많이 걸려도 새로운 언어를 사용하므로 기초부터 수강 하고 있습니다. 열심히 수강하면 좋은 결과 있으리라 기대합니다.
- SoYoung Yoon
  Instructor
  안녕하세요! ^^ 좋은 수강평 감사합니다! 6월 20일 시험을 준비하고 계신가요? 5월 5일부터 10회 합격을 위한 매일 퀴즈 2기를 진행 예정입니다. 판다스까지는 학습을 하신 상태여야 합니다. 관심이 있으시면 신청해 보세요! (오픈톡방에도 참여하시면 소식을 전달 받으실 수 있습니다.) 빅분기 실기 매일 퀴즈 신청: https://forms.gle/oqQ9UZh6T3XoHwMQA 멋진 하루 되세요!
유승현
Reviews 1
∙
Average Rating 3.0
3
100% enrolled
좋았으나 강의가 너무 많아서힘드네요. 자격증취득에필요한강의만추렸으면좋겠습니다.
- SoYoung Yoon
  Instructor
  좋은 말씀 감사합니다! 2025년에는 과정을 자격증 과정과 심화과정으로 나누어 보도록 하겠습니다. 새해 복 많이 받으세요^^
bacoding
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
- SoYoung Yoon
  Instructor
  100% 수강이라니! 좋은 점수로 합격하시길 바랍니다♡
babbo153
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
30% enrolled

$77.00

SoYoung Yoon's other courses

Check out other courses by the instructor!

데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비

SoYoung Yoon

데이터 분석 전문가 양성이 필요한 시점에 본 과정은 국가 공인 '데이터분석 준전문가' 자격증을 취득하기 위한 과정입니다.

Basic

ADsP, 빅데이터, R

데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비

SoYoung Yoon

SQLD 자격대비 과정

SoYoung Yoon

국가공인 SQLD 자격증 취득을 목표로 하는 과정이며, SQLD는 데이터베이스와 데이터 모델링 지식을 바탕으로 응용 소프트웨어를 개발하면서 데이터를 조작하고 추출하는 데 있어서 정확한 SQL을 작성할 수 있는 개발자를 의미합니다.

Beginner

SQL, SQLD

SQLD 자격대비 과정

SoYoung Yoon

[EduAtoZ] Python 활용&Cos Pro 2급

SoYoung Yoon

Python 언어를 학습하셨다면, 이를 활용하여 간단한 문제 해결 능력, 입력에 대한 출력 값 분석, 요구사항 분석 능력을 습득할 수 있는 Cos Pro 2급 문제 풀이를 통해 Python 활용 능력 향상과 더불어 자격증 취득을 할 수 있는 강의입니다.

Basic

Python, 코딩 테스트

[EduAtoZ] Python 활용&Cos Pro 2급

SoYoung Yoon

데이터분석 준전문가(ADsP) 과목별 요약&예상 문제 풀이

SoYoung Yoon

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

Beginner

ADsP, 빅데이터

데이터분석 준전문가(ADsP) 과목별 요약&예상 문제 풀이

SoYoung Yoon

[EduAtoZ] Python CosPro 1급 예상문제 풀이(40문제)

SoYoung Yoon

본강의는 CosPro 1급 시험을 준비하는 분을 위한 과정으로 시험 주관사인 (주)와이비엠넷에서 공개한 COS Pro 1급 샘플 문제 풀이 과정입니다.

Basic

Python, 코딩 테스트

[EduAtoZ] Python CosPro 1급 예상문제 풀이(40문제)

SoYoung Yoon

[EduAtoZ] 빅데이터분석기사 필기

SoYoung Yoon

빅데이터 분석기사 시험은 년 2회 실시되는 국가공인 자격증입니다. 기를 준비하시는 분을 위해 기초부터 핵심 내용을 상세히 강의하였습니다. 회차를 거듭할수록 시험 난이도는 높아집니다. 이를 위해 기초부터 여러 중요 내용을 제공해 합격률을 높일 수 있도록 하였습니다.

Basic

빅데이터

[EduAtoZ] 빅데이터분석기사 필기

SoYoung Yoon

제대로 배우는 파이썬 프로그래밍

SoYoung Yoon

비전공자도 파이썬을 쉽고 재밌게 배울 수 있게 꼭 필요한 내용만 담았어요. 입문자에게 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 상세한 강의와 Challenge 실습으로 진행됩니다.

Beginner

Python

제대로 배우는 파이썬 프로그래밍

SoYoung Yoon

Similar courses

Explore other courses in the same field!

[핵집] 2025 빅데이터 분석기사(필기)_과목 3~4

소확성

오롯이 전문 영역을 파고든 유일한 강의! 철저한 출제 경향 분석으로 합격을 위한 가장 빠른 길을 과목별 현업 전문가가 알려 드립니다!

Basic

빅데이터

[핵집] 2025 빅데이터 분석기사(필기)_과목 3~4

소확성

ADsP 에센셜

루비네 코딩

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

Beginner

머신러닝, 통계, 빅데이터

ADsP 에센셜

루비네 코딩

빅데이터분석기사 실기대비 (R 활용)

companionclub

R로 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 분들이 시험을 대비할 수 있도록 도와드립니다. 빅데이터 분석기사 실기 시험에 출제되었던 문제들을 바탕으로 꼭 필요한 부분들만 선별해서 알려드립니다. 과정을 완료하시면 빅데이터 분석기사 실기 합격에 한 걸음 다가가실 수 있습니다. 최근 시험 기출 문제를 리뷰하고 관련 스크립트와 데이터를 업로드 해두었습니다. 최근 시험에 대한 내용도 확인하세요.

Basic

빅데이터, 빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 실기대비 (R 활용)

companionclub

[2025]비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD Part2

데이터코드랩

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

Beginner

SQLD, 빅데이터, SQL

[2025]비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD Part2

데이터코드랩

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

대구빅데이터활용센터

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

Basic

빅데이터, Python

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

대구빅데이터활용센터

자격취득과 실무! 한 방에 경영정보시각화(실기) 태블로

주식회사한시경

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.

Basic

빅데이터, Tableau

자격취득과 실무! 한 방에 경영정보시각화(실기) 태블로

주식회사한시경

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(식품/의약품 분야)

바이트 탐정

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Beginner

머신러닝, 딥러닝, 빅데이터

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(식품/의약품 분야)

바이트 탐정

비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

SW School

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

Basic

선형대수학, 확률과 통계, Python

비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

SW School

베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신

치트키 알려주는 남자

AI로 여러분의 주식 투자를 혁신하세요! 이 강의에서 나스닥 상위 25개 종목을 겨냥한 실제 작동하는 AI 자동매매 시스템을 직접 만듭니다. 한국투자증권 API로 모의 투자에서 경험과 노하우를 쌓고, 실제 계좌로 AI 주식 자동매매를 할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 주식 초보자도 문제없습니다. 주식의 기초 개념과 미국 주식을 해야 되는 이유를 쉽게 풀어드리며, 모든 소스 코드와 원격 지원까지 제공합니다. 지금부터 앞으로 60년 우리의 인생에서 투자는 필수 입니다. 여러분과 함께 할 AI 투자 파트너를 직접 만들어보세요!

Beginner

Python, 딥러닝, 데이터 엔지니어링

베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신

치트키 알려주는 남자

[마케팅 아카이브] 빅데이터 활용 마케팅전략

한국사회능력개발원

빅데이터 비즈니스의 핵심을 이해하고, 현업에서 마케팅전략에 어떻게 활용할 것인가에 대한 인사이트를 제공합니다.

Beginner

마케팅 이론, 빅데이터

[마케팅 아카이브] 빅데이터 활용 마케팅전략

한국사회능력개발원

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(화학/정밀화학 분야)

바이트 탐정

화학·정밀화학 제조업은 복잡한 공정과 높은 안전성이 요구되는 산업입니다. 본 강의는 AI를 활용해 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 강화하는 전략을 다룹니다. 공정 데이터 분석, 품질 예측, 설비 예지보전, 환경 규제 대응 등 실제 현장에서 바로 적용 가능한 AI 활용 사례를 중심으로 실무 역량을 체계적으로 배울 수 있습니다.

Beginner

인공지능(AI), 빅데이터, AI 활용 (AX)

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(화학/정밀화학 분야)

바이트 탐정

[2025] 비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD 올인원

데이터코드랩

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

Beginner

SQLD, 빅데이터, 데이터 엔지니어링

[2025] 비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD 올인원

데이터코드랩

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(기계/금속 가공 분야)

바이트 탐정

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

Beginner

인공지능(AI), 빅데이터, AI 활용 (AX)

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(기계/금속 가공 분야)

바이트 탐정

확률과 통계 101

루비네 코딩

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.

Basic

확률과 통계, 빅데이터, Python

확률과 통계 101

루비네 코딩

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

Beginner

Python, 빅데이터

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

[관리코스 #3] DE, DBA (SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL)

개발자Park

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

Basic

빅데이터, ssis, ssas

[관리코스 #3] DE, DBA (SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL)

개발자Park

아두이노를 이용한 기상정보 수집과 빅데이터 분석

노마드크리에이터

아두이노와 풍력센서를 이용하여 데이터를 수집하고 빅데이터를 분석하는 실전 프로젝트 강의입니다.

Beginner

C, 빅데이터, Arduino

아두이노를 이용한 기상정보 수집과 빅데이터 분석

노마드크리에이터

실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크

미쿡엔지니어

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

Intermediate

머신러닝, 빅데이터, Apache Spark

실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크

미쿡엔지니어

Data Engineering Course (1) : 빅데이터 하둡 직접 설치하기

Billy Lee

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

Basic

빅데이터, Hadoop, 데이터 엔지니어링

Data Engineering Course (1) : 빅데이터 하둡 직접 설치하기

Billy Lee

처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

Masocampus

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

Basic

ChatGPT, 빅데이터, 인공지능(AI)

처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

Masocampus

[2025 Revised Edition] Big Data Analysis Engineer Practical Exam (with Python)

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Data Analysis Expert Challenge the national technical qualification! 🏆

Big data analyst?

Only the essential content to pass the exam!! 👌

Learning Support 📚

* Quiz will be held every day starting April 16th for the 10th test. * We operate an open QnA KakaoTalk room to help you resolve any difficulties you may have during your training.

What you'll learn 📚

STEP 1. Know Python

STEP 2. Data processing with Pandas

STEP 3. Machine Learning

STEP 4. Statistical Testing

STEP 5. Solving past exam questions

Q&A 💬

Introducing the knowledge sharer ✒️

Yoon So-young (Eduatos CEO)

Recommended for these people

HelloThis is .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Curriculum

Reviews

SoYoung Yoon's other courses

Similar courses

Data Analysis Expert
Challenge the national technical qualification! 🏆

* Quiz will be held every day starting April 16th for the 10th test.
* We operate an open QnA KakaoTalk room to help you resolve any difficulties you may have during your training.

Recommended for
these people

Hello
This is