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Data Analysis

【2025年改訂版】ビッグデータ分析技師実技（with Python）

Name: 【2025年改訂版】ビッグデータ分析技師 実技（with Python）
Price: 99000 KRW

ビッグデータ分析技士試験は年2回実施される国家公認資格です。実技の準備をされる方のために、基礎から核心内容を詳細に講義しました。回を重ねるごとに試験の難易度は高くなります。これに向け、基礎から様々な重要内容を提供し、合格率を高められるようにしました。

（4.8）受講レビュー 12件

受講生 124名

eduatoz

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시험

Big Data

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

ビッグデータ分析技士実技筆答形式
ビッグデータ分析技士実技作業型
機械学習
Pythonデータ分析(Pandas)

国家認定ビッグデータ分析記事実技、
今年はぜひ合格してください！

データ分析の専門家
国家技術資格に挑戦！ 🏆

ビッグデータ分析記事？

ビッグデータ理解に基づいたビッグデータ分析企画、
ビッグデータ収集・保存・処理、分析および可視化を行う
実務者検証のための資格証です。

国と企業の競争力を確保するために、ビッグデータ分析の専門家の需要は増加しています。しかし、需要に対する供給不足で人材確保に困難があり、政府次元でビッグデータ分析専門家養成とともに体系的に能力を検証できる国家技術資格である国家技術ビッグデータ分析記事資格証が発足しました。

2025年には定期10～11回目の試験が実施され、回差を重ねるほど試験の難易度が高くなっており、深い学習が必要です。本講義では、Pythonとパンダスとデータ処理、機械学習の合計3科目の基礎から核心内容をまとめました。

試験に合格するための必須内容だけがすごい！ 👌

本講義は、プログラミング言語のPythonについて学習し、パンダス（Pandas）、サイキットLearn（Scikit-Learn）、statsmodels、scipyライブラリを学習する過程で、ビッグデータ分析記事実機の作業型1、2、3に備えられる講義です。単純な暗記だけで解くことができない実技試験なので、さまざまな応用を助けることができる例中心の説明が行われます。

Pandas(パンダス)

4つのファイルを使って読み込みから前処理を経て分析する過程に従い、習得することができます。
難易度に応じて説明が繰り返し行われ、自然に身につけるように構成しました。
機械学習に必要なさまざまなデータ前処理技術を扱います。

Scikit-Learn（サイキラン）、statsmodels

簡単な学習用データを直接使用し、簡単なモデリングを行い、機械学習の概念を理解します。
ビッグデータ分析記事の投稿問題とKaggle（キャッグ）から取得したデータを使用してモデル化する例について説明します。

✅タスク2、3タイプは、試験に出てくるタイプのみを準備できるように暗記方法と流れを学習します。
✅高いスコアを得ることができるように、記入問題の解決を通じて練習してください。

📖ビッグデータ分析記事試験ガイド

統合型（必須型、作業型）180分試験
ビッグデータ分析実務：データ収集、データ前処理、データモデルの構築/評価
100点満点基準60点以上で合格
2025年願書受付/試験日：第10回（ 5.19～5.23 ／ 6.21（土）、第11回（ 10.27～10.31 ／ 11.29（土）））
詳細な受験資格と合格基準は韓国データ産業振興院ホームページをご覧ください。

学習支援📚

* 10回試験のため、4月16日から毎日Quizを実施する予定です。
* QnAオープンカトックルーム運営で実習中の困難を解決できるようにします。

学習内容📚

STEP 1. Pythonを知る

Pythonに慣れていない初心者のために試験に備えたレベルで重要な内容だけを学習し、Python言語活用能力の習得に焦点を当てたコースです。

STEP 2. Pandasとのデータ処理

データを扱うためのPythonライブラリであるPandasの基本的な内容を学びます。ワークタイプの最初のタイプは、さまざまな観点から出題できるデータ処理の種類を理解し、問題解決に直接従いながらデータ処理方法を理解します。

STEP 3. 機械学習

ワークタイプの第2タイプ実機試験に備えて、スカールを活用して機械学習の全体的な構造と技術を習得します。機械学習回帰と分類モデルを作成して評価する方法を学び、問題や出題の可能性が高い問題を直接解きます。

STEP 4. 統計検定

ワークタイプの第3タイプ実機試験に備えて、statsmodels、scipyを活用して線形モデルの解釈とパラメータ/非パラメータ検定を学びます。

STEP 5. 投稿問題解決

2回～9回までの記出問題を解いてみて、実戦に備えられるようにします。
9回は4月7日にアップロード予定です。

Q&A 💬

Q. 手書き合格後の実技試験は何回まで受験できますか？

手書き合格後2年間、実技受験の機会があります。 1年に2回の試験があるため、合計4回の受験機会があります。ちなみに国家技術資格であり、受験資格があるので、資格になることを確認してください。

Q. 学習期間をどれくらい取るべきですか？

学習期間は個人差が大きいと考えられます。そして、プログラミングの概念がない状態で学習をすると、より多くの時間がかかるようです。 2～3ヶ月程度の期間をとり、毎日繰り返してコードを入力して解釈する時間を作ってみるといいと思います。特にPandas、MLの学習は活用できるほどの内容で用意したので内容が多いと感じることができます。質問をいただき、身につけていただければよく、試験直前には実機コードの暗記も必要です。

知識共有者の紹介✒️

ユン・ソヨン（エデュアトス代表）

ユン・ソヨン講師は24年間SW講義を行ってきたIT専門講師です。

講義履歴

サムスン、LG新入社員、在職者向けSW講義
中央情報処理学院
仁川女子商業高校（産学兼任）
大韓商工会議所
金川大学、成均館大学（水原）、崇実大学、ソウル大学など
マルチキャンパスなど多数

所持資格

情報処理記事1級
職業訓練教師免許（情報処理2級）
データ分析準専門家、データ分析の専門家
ビッグデータ分析記事

主な講義コース

[資格]情報処理記事、産業記事、データ分析準専門家、ビッグデータ分析記事
[アルゴリズム]データ構造（初級、中級）、アルゴリズム（サムスン在職者および新入社員、LG在職者）
[プログラミング] C言語、JAVA、HTML/CSS/Java Script、Android Application、Python（基礎、データ処理、データ分析）
[AI] Machine Learning（マップ、非マップ学習）、Deep Learning（tensorflow、CNN、RNNベース）

【教材購入案内】

ビッグブランチ実機特講（対面＆非対面）講師派遣必要な機関や企業に連絡してください。
講義内容はPDFで提供されます。製本教材の購入をご希望の方は、 imbgirl@naver.comまでご連絡ください！

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

ビッグデータ分析技士資格試験の受験を希望される方
Pythonのデータ分析ライブラリPandasを学習したい方
ビッグデータ分析に関心をお持ちの方

前提知識、
必要でしょうか？

ビッグデータ分析技士筆記試験合格者

こんにちは
です。

2,814

受講生

115

受講レビュー

回答

4.9

講座評価

講座

カリキュラム

全体

162件 ∙ (53時間 41分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．Step 0. 빅분기 実技 (資料室)

6件 ∙ (42分)

セクション 2．Step 1. Python を知る

18件 ∙ (5時間 20分)

7. 빅분기 実技 - 学習用リンク
8. セクション1. 1-01. オブジェクト(Object)
26:01
9. Section 1. 1-02〜03. コード入力、タイプ(type)
23:32
10. セクション 1. 1-04. 書式付き文字列
10:13
11. セクション1. 1-05. 演算子 1/2
20:00
12. セクション 1. 1-05. 演算子その2
22:36
13. Section 1. 1-06-09. 条件作成練習, 入力, 型変換, 関数
30:34
14. セクション2. 2-00. Containerの理解、rangeオブジェクト
15:57
15. セクション2. 2-01~02. サブスクリプション、スライス
23:12
16. Section 2. 2-03~05. tuple, listの生成および演算、メソッド
14:00
17. セクション 2. 2-06. strのメソッド
18:14
18. Section 2. 2-07~08. set, dict オブジェクト
13:08
19. セクション2. 2-09. 理解
15:59
20. セクション3. 3-01~03. 関数の必要性、種類、引数
21:08
21. セクション 3. 3-04. パラメータの種類
20:44
22. [任意] Section 3. 3-05. ラムダ関数
12:13
23. [250608] Section 4. 4-01. モジュールインポート
20:05
24. [授業計画に追加予定] enumerate, zip 関数
13:03

セクション 3．Step 2. パンダス(Pandas) - 作業1タイプ

38件 ∙ (13時間 5分)

25. ビッグデータ分析技士実技 - 学習用リンク
26. Section 1. ファイル読み込み, 簡単な構造確認
16:24
27. Section 1-2. データ構造確認
22:30
28. Section 1-3. データ型変更 1 (replace, int32)
39:55
29. Section 1-3. データ型変更 2 (datetime, category)
20:20
30. Section 1-4. 人気チャンネル分析 1 (sort_values, indexing)
32:38
31. セクション 1-4. 人気チャンネル分析 2 (indexing, str Accessor)
27:00
32. Section 1-5. 統計値を求める 1 (Seriesの各種統計値)
27:56
33. Section 1-5. 統計値を求める 2 (groupby)
32:08
34. Section 1. 実力向上 Quiz(01 ~ 04)
35. Section 2-1. ファイル読み込み
07:55
36. Section 2-2. 欠損値確認 1
29:08
37. セクション 2-2. 欠損値の補完 2 (fillna)
12:47
38. Section 2-2. インデックスまとめ
36:52
39. Section 2-2. 欠損値の処理 3 (インデックスの活用)
14:57
40. Section 2-3. 統計値を求める
22:44
41. Section 2-4. 酒類消費量比較 - 1
28:53
42. Section 2-4. 酒類消費量比較 - 2
32:14
43. Section 2-5. ビール消費量
08:37
44. Section 2-6. 大陸別酒類消費量分析
22:09
45. Section 3-1. ファイル取り込み、日付データの変更
21:19
46. Section 3-3. 欠損値の確認
24:56
47. セクション 3-4. 欠損値の削除(dropna)
26:26
48. Section 3-5. 欠損値を埋める(fillna)
30:35
49. Section 3-6. 微細粉塵分析(グループ別統計値)
37:26
50. Section3. 実力向上 Quiz (05, 06)
51. Section 4-1. ファイルのインポート、構造の確認、派生変数の追加
24:46
52. Section 4-4. 欠損値の確認および処理
12:21
53. Section 4-5. 日付/時間データ処理 1
16:04
54. Section 4-5. 日付/時間データ処理 2 (繰り返し学習！)
27:19
55. セクション 4-5. 日付/時刻データ処理 3
21:57
56. 4-6. 営業期間分析
15:16
57. Section 4-7. 区別統計
19:56
58. Section 5-1. 平均/標準偏差注意事項
06:26
59. Section 5-2. 外れ値(Outlier)
22:43
60. Section 5-3. データスケーリング
05:04
61. セクション 5-4. エンコード
26:21
62. Section 5-5. 相関係数
11:16

セクション 4．ステップ3. 機械学習

20件 ∙ (6時間 31分)

セクション 5．Step 4. 統計的検定

23件 ∙ (9時間 4分)

セクション 6．Step5. 例題 &過去問・予想問題演習

51件 ∙ (13時間 48分)

セクション 7．Step6. [参考]Live 講義＆特講

6件 ∙ (5時間 7分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

12件

4.8

12件の受講レビュー

sungjin
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
감사합니다. 덕분에 합겼습니다!
go06533
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
30% 受講後に作成
시간은 많이 걸려도 새로운 언어를 사용하므로 기초부터 수강 하고 있습니다. 열심히 수강하면 좋은 결과 있으리라 기대합니다.
- SoYoung Yoon
  知識共有者
  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
受講レビュー 1
∙
平均評価 3.0
3
100% 受講後に作成
좋았으나 강의가 너무 많아서힘드네요. 자격증취득에필요한강의만추렸으면좋겠습니다.
- SoYoung Yoon
  知識共有者
  좋은 말씀 감사합니다! 2025년에는 과정을 자격증 과정과 심화과정으로 나누어 보도록 하겠습니다. 새해 복 많이 받으세요^^
bacoding
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
- SoYoung Yoon
  知識共有者
  100% 수강이라니! 좋은 점수로 합격하시길 바랍니다♡
babbo153
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
30% 受講後に作成

￥11,773

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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!

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실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크

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