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[核集] 2025 ビッグデータ分析記事(筆記)_科目 3~4
lmy0016004
専門分野に徹底的に取り組み、唯一の講義! 徹底した出題傾向分析により、各科目の専門家が合格への最速の道を教えてくれます!
초급
Big Data
[核集] 2025 ビッグデータ分析記事(筆記)_科目 1~2
専門分野に徹底的に取り組み、唯一の講義! 徹底した出題傾向分析により、各科目の専門家が合格への最速の道を教えてくれます!
学習した受講者のレビュー
受講後に得られること
1科目 ビッグデータ分析企画の核心理論
2科目 ビッグデータ探索 核心理論
現場で役立つデータサイエンティストのヒント
過去問題分析総評およびファイナル特別講義を提供
合格必殺技、ファイタル統計強化特別講義を提供
大勢はビッグデータ分析記事！
あなたの合格、迅速にお手伝いします🙌
分野別専門家の合格のための科目別専門講義！
みんな想像した
ビッグデータ分析記事（手書き）最高の教授陣！
国内有数の大企業出身/所属データ分析専門家が
あなたの合格のために集まりました。
ビッグデータ分析記事手書き！
ビッグデータ分析記事は、データ分析の専門家であることを認証する資格です。
変化する未来世界で最も必要な資格の一つであり、現業で直接データを扱い分析する
データ専門家になるための最初の入門と言っても過言ではありません。
講義のテーマ
- 1科目ビッグデータ分析企画
- 2科目ビッグデータナビゲーション
出題基準がわかる7文7答✨
受験生が異口同性口を集めて語るこの試験の特性は？
まず、絶対1～2人の専門家ではカバーできません！
- 必ず分野別専門家が専門知識をもとに講義しなければ有意な学習が可能です。
第二に、分野別実務指向型講義が必要です！
- 国家レベルで実際のデータアナリストを養成するための試験なので、現業問題を排除して出題されにくい試験です。
第三に、過落だけすればいいのですが、非専攻者は知らない専攻知識が出題されます！
- データ統計とデータセキュリティ関連の分野で専攻者でなければ解決しにくい質問が出題されるだけに、当該出題トピックについての基本理解がなければ合格に近づきます。
第四に、手書きの合格の最大の障害は他の統計力です！
- 統計的知識はビッグデータを理解し、実務に活用する能力を育てる上で重要な役割を果たし、
試験においても、統計基礎理論とそれを実際の問題に適用する能力をバランスよく評価します。
迅速な合格のための合格秘訣
一つ、ビッグブランチガイド講義提供！
- 全体を知らなければ合格も早くすることができます。
のためのガイド講義を提供します。
ドゥル、徹底的な出費分析理論！
- 過去は未来を照らす鏡です。
傷害に備えてください。
セエット、学習負担最小化！
- フレーズをすべて知る必要はありません。
理論分析講義です。
ネエット、 出題者の視点で分析！
- 科目別の主要項目 核心貧出理論を選別し、代表タイプの記出問題解説など執拗な
記出分析で確実な合格ランニングメイトになります。
教授陣が直接執筆した実戦対比教材活用（25年新刊出版予定）
予想される質問 Q&A 💬
Q. 非専攻者も受験できる試験ですか？
それでは、次のいずれかに該当する場合は受験できる試験です。
- 大学卒業者等又は卒業予定者（専攻無関係）
- 3年制専門大学卒業者等として卒業後1年以上職場経歴のある人（専攻、職務分野無関係）
- 2年制専門大学卒業者等として卒業後2年以上職場経歴のある人（専攻、職務分野無関係）
- 記事等級以上の資格を取得した者（種目無関係）
- 記事レベル技術訓練課程履修者またはその履修予定者（種目無関係）
- 産業記事等級以上の資格を取得した後、1年以上職場経歴のある人（種目、職務分野無関係）
- 産業記事レベル技術訓練課程履修者として履修後2年以上職場経歴のある人（種目、職務分野無関係）
- 技能士等級以上の資格を取得した後、3年以上職場経歴のある人（種目、職務分野無関係）
- 4年以上職場経歴のある人（職務分野無関係）
そして、一般的に記事の資格は大学で学士の資格を取得した人とマッチングになります。できる試験です。
Q. 試験に受験するつもりはなく、データ能力の向上に関心があるのに役立ちますか？
はい! もし完全な技術専門家になりたいなら、はるかに多くの勉強と努力が必要でしょうが、データ分析能力を備えた人材が目標だとしたら、今勉強でも多くの助けを受けることができます。
Q. データ分析能力、なぜ重要なのでしょうか。
データ分析能力は企業の意思決定のための核心であり、就職を準備する方々や業務成果を導かなければならない会社員が含養しなければならない重要な要素です。
この講義の知識共有者を紹介します。
本コースは、(株)アルエンピーの資格証を代表する「核集」ブランドと内容専門家である「ベラマインド」の代表講師の共同作業として開発されました。
チェ・イェシン
- 1科目ビッグデータ分析企画概要
- 情報処理技術士
- 県）鉄鋼協会、デジタル融合振興院-AI、ビッグデータ講義
- 県）企業技術指導（KOTERA）
- 前）LG CNSビッグデータ事業および技術専門委員
クォン・テヒョン
- 1科目ビッグデータ分析企画
- 県）LG CNSビッグデータプロジェクトPM
- データベースの情報分析領域とデータコンサルティング分野の専門家
パク・ジンウォン
- 2科目ビッグデータナビゲーション
- 県）LG CNSデータサイエンティスト
- 統計学を専攻し、統計モデルに基づくデータ分析と可視化分析の専門家
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こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
ビッグデータ分析士（筆記）資格取得をご希望の方
データ分析職への就職や転職を準備している方
データ分析について勉強したい方
1,070
受講生
94
受講レビュー
165
回答
4.4
講座評価
8
講座
소소하지만 확실한 성장 : 소확성
어제보다 조금 더 성장한 오늘의 나를 위해, 소확성이 함께 합니다.
경쟁과 성공, 성과만을 쫓는 경쟁적 자기계발에 지친 현대인을 위해,
일과 삶, 생활을 업그레이드하는 진정한 나만의 성장을 위한 콘텐츠를 제공합니다.
* 온라인교육전문기업 (주)알엠피 홈페이지 www.thermp.co.kr
カリキュラム
全体
40件 ∙ (17時間 36分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
1. ビッグデータ分析の概要(1)
23:42
2. ビッグデータ分析の概要(2)
25:46
3. ビッグデータの概要と活用
28:22
4. ビッグデータ技術および制度(1)
26:51
5. ビッグデータ技術および制度(2)
26:17
6. ビッグデータ技術および制度(3)
27:56
7. 分析方法の策定(1)
25:53
8. 分析方法の策定(2)
25:45
9. 分析方法の策定(3)
26:19
10. 分析方法の策定(4)
24:48
11. 分析作業計画
28:09
12. データの収集と変換(1)
23:04
13. データの収集と変換 (2)
24:22
14. データの読み込みと保存
28:04
15. 1科目主要問題解説
23:37
16. 統計の理解
26:19
17. データの前処理
27:32
18. 分析変数の処理(1)
24:37
19. 分析変数の処理(2)
23:38
20. 分析変数の処理(3)
25:35
21. 分析変数の処理(4)
21:50
22. データ探索の基礎(1)
22:49
23. データ探索の基礎(2)
23:00
24. データ探索の基礎(3)
26:54
25. 高度なデータの探索
21:29
26. 技術統計(1)
23:51
27. 技術統計(2)
25:01
28. 技術統計(3)
23:02
29. 推論統計(1)
26:18
30. 推論統計(2)
23:07
31. 2科目の主要問題解説
22:01
32. 出題者の目_1科目(1)
30:24
33. 出題者の目_1科目(2)
32:03
34. 出題者の目_2科目(1)
37:06
35. 出題者の目_2科目(2)
40:15
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
19件
4.3
19件の受講レビュー
hblee95105950受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成第5回ビッグデータ分析記事を見て後期評価残します。 (合計4科目) まず、すべての講師様が概念をつかんでくれますが、講義の内容をよく説明してくださいます。 特に出題率が高い問題の概念を中心にしています。 欠点として、いくつかのレッスンで使用される推奨書の進捗状況に従うかどうかとは少し順序が変わりました（すべてそうではありません）。また、推奨書籍が詳しい説明よりも多くの模擬試験を中心にして問題を解くのに困難があります。これは質問で答えを受けなければなりません。 逆に、出てきた本に出てこない概念のうち、講義時間を考慮して参考用に紹介した追加概念があり、混乱しました。 さらに、本講義ではなくPART 3と4を聞かなければならない理由は、PART 3で少なくとも説明を聞かなければ理解できません。ただし、PART 4は覚えてもいいです。これはテスト難易度に関連しています。 最後にビッグデータ分析記事も記事試験だから、繰り返し講義を聞くよりも質問と回答をやりとりし、概念を知っていくという程度だけ講義を見て（ただ行かないで）、模擬試験や試験に出てくる問題の概念を覚えておくことをお勧めします。
- lmy0016004知識共有者
HBLさんこんにちは！ 試験後に大切なレビューを残していただきありがとうございます。 このコースでは、学習体系を考慮してカリキュラムを構成しているので、 目次と少し違う部分があります。この部分はあなたを理解し、良い結果があります 願います！ ご提供いただいた意見は大切に盛り込んで、次のコース開発時に反映するよう努めます。 ありがとうございます！
- cromtaewon4339
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成良い川でスピーディに全体的にわかり、良かったです。
- lmy0016004知識共有者
イテウォン、こんにちは！小説です。 私たちのコースを受講していただき、力強い褒め言葉もいただきありがとうございます〜 月曜日の朝！うるさい力があります！ イ・テウォンもファイトしてください〜
- saintphs3015
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
89% 受講後に作成ビッグデータ分析という大きなトピックに大きな流れをつかむことを示しています
- lmy0016004知識共有者
HyoungSik Park、こんにちは！ ビッグデータ講義の受講後、大切な賞賛文を残していただきありがとうございます。 ビッグデータ分析記事の場合、ローカル学習ではなく全体の文脈を学習した後 主な理論を把握し、頻出理論の学習難易度を高める方法で近づくと 効率的な学習になるのではないでしょうか。 これまで皆さんの受講フィードバックをもとに、23年にはもう少し改善されたコースになるように 頑張ります。 季節の健康に気をつけて、楽しい一日をお過ごしください！
- kikim752004
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
- oh58626597
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
￥11,809
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