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Data Science

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Data Analysis

[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!

  • lmy0016004
자격증
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

  • 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
    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。

  1. 大学卒業者等又は卒業予定者(専攻無関係)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 記事等級以上の資格を取得した者(種目無関係)
  5. 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)
  6. 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)
  7. 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)
  8. 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)
  9. 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

こんにちは
です。

1,165

受講生

95

受講レビュー

164

回答

4.4

講座評価

9

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
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

  • HBL님의 프로필 이미지
    HBL

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    제5회 빅데이터 분석 기사를 보고 후기 평 남깁니다. (총 4 과목) 우선 모든 강사님들이 개념을 잡아주는데 강의 내용을 잘 설명해주십니다. 특히 출제율이 높은 문제의 개념들 위주로 하십니다. 단점으로, 몇몇 강의에서 사용하는 권장 도서의 진도를 따라가는지의 유무와 약간 순서가 바뀌었습니다.(전부 그렇지 않음). 또한 권장 도서가 자세한 설명보단 많은 모의고사 위주여서 문제를 푸는데 어려움이 있습니다. 이는 질문으로 대답을 받으셔야 합니다. 반대로, 나온 도서에 나오지 않는 개념들 중 강의 시간을 고려해서 참고용으로 소개한 추가 개념들이 있어 헷갈렸습니다. 추가로, 본 강의가 아닌 PART 3과 4를 들어야 하는 이유는 PART 3에서 적어도 설명을 들어야 이해가 됩니다. 다만, PART 4는 외우셔도 됩니다. 이는 시험 난이도와 연관되어 있습니다. 마지막으로 빅데이터 분석 기사도 기사 시험이라, 반복적으로 강의를 듣는 것보다 질문과 답변을 주고받으시고 개념을 알고 간다는 정도로만 강의를 보고(막 넘어가지 마세요) 모의고사나 시험에 나오는 문제의 개념을 외우시는걸 권장합니다.

    • 소확성
      知識共有者

      HBL님 안녕하세요! 시험 후 소중한 후기를 남겨주셔서 너무 감사드립니다. 본 과정의 경우 학습체계를 고려하여 커리큘럼 구성을 하다보니 권장도서의 목차와 조금 다른 부분이 있습니다. 이 부분 너른 양해 구하며, 좋은 결과 있으시길 바라겠습니다! 주신 의견은 소중히 담아 다음 과정 개발 시 반영하도록 노력하겠습니다. 감사합니다!

  • 이태원님의 프로필 이미지
    이태원

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    좋은 강으 스피디하게 전체적으로 알 수 있어 좋았습니다.

    • 소확성
      知識共有者

      이태원님, 안녕하세요! 소확성입니다. 저희 과정을 수강해 주시고 힘이 나는 칭찬 말씀도 해주셔서 감사합니다~ 월요일 아침!! 으쌰으쌰 힘이 납니다!! 이태원님도 화이팅하세요~

  • HyoungSik Park님의 프로필 이미지
    HyoungSik Park

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    89% 受講後に作成

    빅데이터분석이라는 큰 주제에 큰흐름을 잡게해주는 것으로 보여 좋습니다

    • 소확성
      知識共有者

      HyoungSik Park님, 안녕하세요! 빅데이터 강의 수강 후 소중한 칭찬 글 남겨주셔서 감사드립니다. 빅데이터 분석기사의 경우 국지적인 학습보다는 전체 맥락을 학습 후 주요 이론을 파악하고 빈출 이론의 학습 난이도를 높이는 방식으로 접근하시면 효율적인 학습이 되지 않을까 합니다. 그간 여러 분의 수강 피드백을 바탕으로 23년에는 조금 더 개선된 과정이 되도록 노력하겠습니다. 환절기 건강 유의하시고, 즐거운 하루 보내세요!

  • kikim75님의 프로필 이미지
    kikim75

    受講レビュー 2

    平均評価 4.5

    4

    100% 受講後に作成

    • oh5862님의 프로필 이미지
      oh5862

      受講レビュー 1

      平均評価 4.0

      4

      100% 受講後に作成

      1과목은 강의내용이 구조화되면 좋을 것 같아요. 분석 프로세스와 분석절차는 한글이냐 영어냐의 차이같은데 설명이 다르고 그런 부분들이 여러곳이어서 수강생으로서는 좀 헷갈리네요. 그래도 뒤에 정리해주시는 강사님들 덕분에 이해가 좀 되었구요, 2과목 강사님 설명 좋습니다.

      ¥11,268

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