
Trao đôi cánh cho figma bằng AI
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Figma, công cụ phổ biến nhất trong giới thiết kế! Trở thành nhà thiết kế UX/UI nổi tiếng bằng cách làm mọi việc trở nên dễ dàng với AI!
Beginner
Figma, kakao-design
ビッグデータの理解から実際の分析企画まで、 体系的な教育で資格取得準備準備すぐにスタート!


ビッグデータの理解と分析計画の確立方法
データ収集および保管計画の設計
必須理論と要点整理による完全な資格検定試験の準備
タイプ別の問題解決で完成する試験の準備
本講義はマソキャンパスのビッグデータ分析記事手書きシリーズ段と販売バージョンの1科目コースです。
1科目~4科目及び最新記出変形問題解消まで統合されたオールインワン課程をご希望の場合は、下記の講義を参考にお願いいたします。
ビッグデータ分析記事手書きオールインワン:3週間で終わる完璧な準備https://inf.run/hdGcb

データ時代の到来とともに、ビッグデータ分析技術の重要性がますます大きくなっています。
それでは、ビッグデータ分析の専門知識をどのように証明できますか?
ビッグデータ分析の記事は、この時代のニーズに応えて、ビッグデータの理解から収集、保存、処理、分析、可視化まで、データに関する総合的な能力を持つ専門家を養成することが目標です。
しかし、ビッグデータに関する知識、分析のための統計的知識が不足していますか?
そこでマソキャンパスの今回の講義でデータ、統計知識が不足しても試験に挑戦できる能力を一度に用意しました!
今回紹介する講義はビッグデータ分析記事手書き1科目です。
このレッスンでは、ビッグデータの基本的な理解とともに、データ分析計画を立てる方法、データを収集して保存する計画を策定する方法を学びます。
また、ビッグデータを効率的に探索し、モデリングして実用的なビジネスインサイトを導き出す技術についても取り上げます。
これらすべてが専門家だけの領域だと思いますか?
実際には、基本的なビッグデータの知識と適切な活用法で誰でも効果的なビッグデータ分析を実行できます。
このコースでは、ビッグデータ分析の基本から始めて、実務に適用できる分析まで体系的に学ぶことができます。
ビッグデータ分析の専門家になりたいですか?
この過程により、ビッグデータ分析基礎能力を備え、ビッグデータ分析記事としての第一歩を踏み出すことができます。
「ビッグデータ分析記事手書き1科目」で皆さんの可能性を発見し、データドリブン時代の主役に生まれ変わりましょう!
本講義は、ビッグデータ分析記事手書き1科目全体にわたり、ビッグデータ基本概念からデータ収集・保存計画まで包括的に取り上げ、データ分析に必要な必須理論を体系的に学ぶことができるコースです。
1科目ビッグデータ分析企画コア理論!
1科目で扱うビッグデータの基本的な理論とデータ分析計画、データ収集まで
重要な内容だけを簡単かつ便利に提供します。
ビッグデータ分析のための体系的なアプローチ
資格の準備ができなくても、どこからビッグデータの分析を始めるのが大変な非専攻者や非専門家の受講生も
この講義では、ビッグデータ分析に不可欠な分析知識と統計知識を習得することができます。
主な出費問題で本番準備完了!
コア理論の説明とともに、代表的な種類の出願の問題を一緒に解決します。
合格のための確実な準備コースを支援します。
ビッグデータ分析記事手書き1科目講義を修了したら、
データ分析分野の基礎から深化までの包括的な理解に基づいて
実務で必要なさまざまな能力を備えています。
この講義は、データ分析入門者から現職データアナリストまで
あらゆるレベルの学習者に適しています。
ビッグデータの基本理解
データ分析企画能力の向上
さまざまなデータプラットフォームの活用法
人工知能とビッグデータの統合を理解する
この講義とともに、ビッグデータ分析の専門知識を獲得し、
ビッグデータ分析の専門家として生まれ変わるための第一歩を踏み出す準備をしてください。




Q. データ分析や統計、コーディングの選手知識が必要ですか?
A. 本講義は、データ分析に関心があった誰でも聞くことができ、データ分析能力提供を目指して設計された講義で、データ分析や統計、コーディング実力までも必要ありません。
Q. 講義を受講するための要件または必要条件はありますか?
A. 理論と問題解決と解説講義なので、必須の要件や条件なしで講義を受講できます!手書きが必要な場合は、手書きできるツールが必要です。
Q. 試験に受験するつもりはなく、データ能力の強化を望むのに役立ちますか?
A. 本講義は、資格証が目標ではなくデータ分析に関心がある方であれば誰でも受講できるように、データ分析の基本概念から体系的に構成されています。データ分析能力を持つ人材が目標であれば、本講義でも多くの支援を受けることができます。
実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意していただくと良いでしょう。
また、Windows OSベースで実習が行われますので、 Windows環境での講義の受講をお勧めします。
講義の教案と実習ファイルは<00。教材ダウンロードセンター>セクションに存在します。
学習対象は
誰でしょう?
短期間でビッグデータ分析資格取得を目指す方
ビッグデータ分析関連の就職やキャリアを積みたい方
ビッグデータが何であり、どのように活用されるかを学びたい人
IT業界で入社/職務転換/リスキルを夢見る方
7,711
受講生
1,004
受講レビュー
97
回答
4.7
講座評価
88
講座
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
全体
56件 ∙ (7時間 24分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. ビッグデータ分析技士 筆記 紹介
08:12
3. データの理解
10:53
4. データベースの理解
11:17
5. データベースの活用
11:29
6. 過去問アレンジ問題
03:19
7. ビッグデータの特徴
07:21
8. ビッグデータの種類
06:23
9. ビッグデータ出現背景
14:47
10. 過去問アレンジ問題
04:33
11. ビッグデータの価値
09:08
12. ビッグデータの危機要因
07:43
13. データ産業の理解
07:40
14. 公共データ
03:43
15. ビッグデータ組織
06:55
16. データサイエンス
06:03
17. ビッグデータ人材
12:07
18. 過去問改変問題
05:24
19. ビッグデータプラットフォーム
09:25
20. ハドゥープ
12:05
21. Hadoopエコシステム
08:03
22. APIゲートウェイ
01:54
23. 過去問の類題
05:22
24. 人工知能
09:21
25. ビッグデータと人工知能
04:24
26. データ3法
15:34
27. 海外個人情報保護法制
07:11
28. 個人情報活用
11:11
29. 過去問改変問題
03:09
30. 分析企画
17:13
31. 分析ロードマップ
05:50
32. 分析課題の定義
05:13
33. 分析課題抽出-トップダウン
15:06
34. 分析課題の抽出-ボトムアップ
11:32
35. 変形過去問
02:19
36. 分析マスタープラン
16:53
37. 分析ガバナンス
14:58
38. データガバナンス
07:46
39. 過去問改変問題
05:17
40. KDD 分析方法論
10:02
41. CRISP-DM 分析方法論
10:26
42. 過去問改変問題
02:47
43. データ確保計画
05:22
44. 分析手順および作業計画
13:31
45. 過去問変形問題
03:45
46. データ収集
13:03
47. データ型および属性の把握
04:55
48. データ変換
08:09
49. データ非識別化
06:57
50. 過去問変形問題
03:27
51. データ品質
11:16
52. 過去問変形問題
02:14
53. データ積載
03:06
54. データ保存
06:57
55. DBMS
09:40
56. 過去問の類題
02:23
全体
2件
5.0
2件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá 😊 Thật đáng công sức chuẩn bị. Chúng tôi sẽ trở thành một Cơ sở Maso luôn nỗ lực hết mình!
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