Data Science

Data Analysis

[Ấn bản sửa đổi năm 2025] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn thực hành (với Python)

Name: [Ấn bản sửa đổi năm 2025] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn thực hành (với Python)
Price: 99000 KRW

Kỳ thi Phân tích dữ liệu lớn là chứng chỉ quốc gia được tổ chức 2 lần một năm. Chúng tôi cung cấp các bài giảng chi tiết từ cơ bản đến nội dung cốt lõi cho những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành. Độ khó của kỳ thi tăng lên theo từng vòng. Vì điều này, chúng tôi cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để tăng tỷ lệ đậu.

(4.8) 12 đánh giá

124 học viên

eduatoz

자격증

시험

Big Data

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Bài thi viết thực hành cho kỹ sư phân tích dữ liệu lớn
Thực hành kỹ năng thực tế cho kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu Lớn
Học máy
Phân tích dữ liệu Python (Pandas)

Bài kiểm tra thực hành chuyên gia phân tích dữ liệu lớn được chứng nhận trên toàn quốc,
Năm nay bạn chắc chắn nên đỗ!

Chuyên gia phân tích dữ liệu
Thách thức trình độ kỹ thuật quốc gia! 🏆

Nhà phân tích dữ liệu lớn?

Lên kế hoạch phân tích dữ liệu lớn dựa trên việc hiểu dữ liệu lớn,
Thực hiện thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn
Đây là giấy chứng nhận để xác minh người hành nghề .

Nhu cầu về chuyên gia phân tích dữ liệu lớn đang tăng lên để đảm bảo khả năng cạnh tranh của các quốc gia và công ty. Tuy nhiên, do khó khăn trong việc đảm bảo nhân lực vì cung không đủ cầu, chính phủ đã đưa ra Chứng chỉ Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn Công nghệ Quốc gia, một chứng chỉ kỹ thuật quốc gia có chức năng xác minh năng lực một cách có hệ thống cùng với việc bồi dưỡng các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.

Năm 2025, kỳ thi tuyển sinh chính quy lần thứ 10 và 11 sẽ được tổ chức, độ khó của đề thi tăng dần theo từng kỳ thi, đòi hỏi phải học tập chuyên sâu. Bài giảng này trình bày những nội dung cơ bản và cốt lõi của ba môn học: Python, Pandas, xử lý dữ liệu và học máy .

Chỉ những nội dung cần thiết để vượt qua kỳ thi!! 👌

Khóa học này nhằm tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện Pandas, Scikit-Learn, statsmodels và scipy. Đây là khóa học có thể giúp bạn chuẩn bị cho nhiệm vụ thứ 1, thứ 2 và thứ 3 của kỳ thi thực hành kỹ sư phân tích dữ liệu lớn. Vì đây là bài kiểm tra thực hành không thể giải quyết bằng cách ghi nhớ đơn thuần nên các giải thích được đưa ra tập trung vào các ví dụ có thể giúp ích cho nhiều ứng dụng khác nhau .

Gấu trúc

Bạn có thể học bằng cách làm theo quy trình từ nhập đến xử lý trước và phân tích bằng 4 tệp.
Các giải thích được lặp lại theo mức độ khó để bạn có thể học một cách tự nhiên .
Bao gồm nhiều kỹ thuật xử lý dữ liệu khác nhau cần thiết cho máy học.

Scikit-Learn, statsmodels

Hiểu các khái niệm về máy học bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo đơn giản và thực hiện mô hình hóa đơn giản.
Chúng tôi trình bày các ví dụ về mô hình hóa bằng cách sử dụng các câu hỏi của Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn trước đây và dữ liệu từ Kaggle.

✅ Bài tập 2 và 3 sẽ hướng dẫn bạn phương pháp ghi nhớ và cách làm bài để bạn có thể chuẩn bị cho những dạng bài sẽ xuất hiện trong đề thi .
✅ Bạn có thể luyện tập bằng cách giải các đề thi trước đây để đạt điểm cao.

📖 Hướng dẫn thi Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn

Bài kiểm tra tích hợp (viết và trình bày) 180 phút
Thực hành phân tích dữ liệu lớn: thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu trước, xây dựng/đánh giá mô hình dữ liệu
Đạt là đạt 60 điểm trở lên trên 100
Ngày nộp đơn/thi tuyển năm 2025: Ngày 10 ( 19 tháng 5-23 tháng 5 / 21 tháng 6 (Thứ bảy) , Ngày 11 ( 27 tháng 10-31 tháng 10 / 29 tháng 11 (Thứ bảy) )
Vui lòng tham khảo trang web của Cơ quan Xúc tiến Công nghiệp Dữ liệu Hàn Quốc để biết thông tin chi tiết về điều kiện ứng tuyển và tiêu chí đạt yêu cầu.

Hỗ trợ học tập 📚

* Bài kiểm tra sẽ được tổ chức hàng ngày bắt đầu từ ngày 16 tháng 4 cho bài kiểm tra thứ 10.
* Chúng tôi vận hành phòng hỏi đáp KakaoTalk mở để giúp bạn giải quyết mọi khó khăn bạn có thể gặp phải trong quá trình đào tạo.

Bạn sẽ học được gì 📚

BƯỚC 1. Biết Python

Khóa học này tập trung vào việc đạt được các kỹ năng ngôn ngữ Python bằng cách chỉ học những nội dung quan trọng ở cấp độ chuẩn bị cho kỳ thi dành cho người mới bắt đầu chưa quen với Python.

BƯỚC 2. Xử lý dữ liệu với Pandas

Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về Pandas, một thư viện Python để xử lý dữ liệu. Loại 1 của phương pháp tiếp cận dựa trên nhiệm vụ hiểu các loại xử lý dữ liệu có thể được trình bày từ nhiều góc độ khác nhau và hiểu các phương pháp xử lý dữ liệu bằng cách trực tiếp theo dõi việc giải quyết vấn đề.

BƯỚC 3. Học máy

Để chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Loại 2, hãy tìm hiểu về cấu trúc tổng thể và các kỹ thuật của máy học bằng sklearn. Tìm hiểu cách xây dựng và đánh giá các mô hình phân loại và hồi quy học máy, đồng thời giải quyết các câu hỏi trong kỳ thi trước đây và có thể xảy ra.

BƯỚC 4. Kiểm tra thống kê

Để chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Loại 3, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách giải thích các mô hình tuyến tính và các bài kiểm tra tham số/phi tham số bằng statsmodels và scipy.

BƯỚC 5. Giải các câu hỏi thi trước

Chúng tôi sẽ giải các câu hỏi trong đề thi trước từ đề thi thứ 2 đến đề thi thứ 9 để giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực tế.
Tập 9 dự kiến sẽ được tải lên vào ngày 7 tháng 4.

Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi có thể thi thực hành bao nhiêu lần sau khi vượt qua kỳ thi lý thuyết?

Sau khi vượt qua kỳ thi viết, bạn có cơ hội tham gia kỳ thi thực hành trong hai năm. Mỗi năm có hai kỳ thi, vì vậy bạn có tổng cộng bốn cơ hội để tham gia kỳ thi. Xin lưu ý rằng đây là chứng chỉ kỹ thuật quốc gia và có các yêu cầu về điều kiện, vì vậy bạn phải kiểm tra xem mình có đủ điều kiện hay không.

H. Tôi nên học trong bao lâu?

Tôi nghĩ thời gian học sẽ khác nhau rất nhiều tùy từng người. Và nếu bạn học mà không có bất kỳ khái niệm nào về lập trình, có thể sẽ mất nhiều thời gian hơn nữa. Tôi nghĩ sẽ là một ý tưởng hay nếu dành ra 2-3 tháng và dành thời gian để nhập và diễn giải mã nhiều lần mỗi ngày. Đặc biệt, bạn có thể cảm thấy có rất nhiều nội dung trong quá trình tìm hiểu về Pandas và ML, vì chúng tôi đã chuẩn bị nội dung đó ở mức độ mà bạn có thể sử dụng. Sẽ tốt hơn nếu bạn làm quen với nó bằng cách đặt câu hỏi và cũng cần phải ghi nhớ mã thực hành ngay trước khi thi.

Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ✒️

Yoon So-young (Giám đốc điều hành Eduatos)

Giảng viên Yoon So-young là một giảng viên chuyên nghiệp về CNTT đã giảng dạy các lớp SW trong 24 năm.

Lịch sử bài giảng

Bài giảng SW dành cho nhân viên mới và hiện tại tại Samsung và LG
Học viện xử lý thông tin trung ương
Trường trung học thương mại dành cho nữ sinh Incheon (Chương trình song song giữa công nghiệp và học thuật)
Phòng Thương mại và Công nghiệp Hàn Quốc
Đại học Kimcheon, Đại học Sungkyunkwan (Suwon), Đại học Soongsil, Đại học Quốc gia Seoul, v.v.
Nhiều cơ sở và nhiều cơ sở khác

Sở hữu trình độ

Kỹ sư xử lý thông tin cấp độ 1
Giấy phép giảng viên đào tạo nghề (Xử lý thông tin cấp độ 2)
Cộng tác viên phân tích dữ liệu, Chuyên gia phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu lớn

Món chính

[Chứng nhận] Kỹ sư xử lý thông tin, Kỹ sư công nghiệp, Chuyên gia cộng tác phân tích dữ liệu, Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn
[Thuật toán] Cấu trúc dữ liệu (Cơ bản, Trung cấp), Thuật toán (Nhân viên Samsung và Nhân viên mới, Nhân viên LG)
[Lập trình] Ngôn ngữ C, JAVA, HTML/CSS/Java Script, Ứng dụng Android, Python (cơ bản, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu)
[AI] Học máy (học có giám sát, học không giám sát), Học sâu (cơ bản về tensorflow, CNN, RNN)

[Hướng dẫn mua sách giáo khoa]

Nếu bạn là tổ chức hoặc công ty có nhu cầu cử giảng viên tham gia Buổi giảng thực hành đặc biệt hàng quý (trực tiếp và không trực tiếp), vui lòng liên hệ với chúng tôi.
Nội dung bài giảng được cung cấp ở định dạng PDF . Nếu bạn muốn mua sách giáo khoa đóng bìa, vui lòng liên hệ imbgirl@naver.com !

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Người muốn đăng ký kỳ thi chứng chỉ kỹ sư phân tích dữ liệu lớn
Dành cho những ai muốn học Pandas, một thư viện phân tích dữ liệu Python
Những ai quan tâm đến phân tích dữ liệu lớn

Cần biết trước khi bắt đầu?

Chúc mừng bạn đã thi đậu kỳ thi viết của kỳ thi Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn.

Xin chào
Đây là

2,814

Học viên

115

Đánh giá

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

162 bài giảng ∙ (53giờ 41phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Bước 0. 빅분기 Thực hành (Tài liệu)

6 bài giảng ∙ (42phút)

Phần 2. Bước 1. Hiểu Python

18 bài giảng ∙ (5giờ 20phút)

7. 실기 빅분기 - Link học tập
8. Phần 1. 1-01. Đối tượng (Object)
26:01
9. Phần 1. 1-02~03. Nhập mã, Kiểu (type)
23:32
10. Mục 1. 1-04. Chuỗi ký tự có định dạng
10:13
11. Section 1. 1-05. Toán tử 1/2
20:00
12. Phần 1. 1-05. Toán tử 2/2
22:36
13. Phần 1. 1-06-09. Luyện tập viết điều kiện, Nhập liệu, Chuyển đổi kiểu dữ liệu, Hàm
30:34
14. Section 2. 2-00. Hiểu về Container, đối tượng range
15:57
15. Phần 2. 2-01~02. Truy cập, Cắt lát
23:12
16. Phần 2. 2-03~05. Tạo, các phép toán và phương thức của tuple, list
14:00
17. Phần 2. 2-06. Các phương thức của str
18:14
18. Section 2. 2-07~08. đối tượng set, dict
13:08
19. Phần 2. 2-09. Hiểu bài
15:59
20. Phần 3. 3-01~03. Sự cần thiết của hàm, các loại, đối số
21:08
21. Mục 3. 3-04. Các loại tham số
20:44
22. [Không bắt buộc] Phần 3. 3-05. hàm lambda
12:13
23. [250608] Section 4. 4-01. Import module
20:05
24. [Sẽ thêm vào giáo án] hàm enumerate, zip
13:03

Phần 3. Bước 2. Pandas - Kiểu bài tập 1

38 bài giảng ∙ (13giờ 5phút)

25. 빅분기 Thực hành - Liên kết học tập
26. Section 1. Đọc tệp, kiểm tra cấu trúc đơn giản
16:24
27. Section 1-2. Kiểm tra cấu trúc dữ liệu
22:30
28. Section 1-3. Thay đổi kiểu dữ liệu 1 (replace, int32)
39:55
29. Phần 1-3. Thay đổi kiểu dữ liệu 2 (datetime, category)
20:20
30. Section 1-4. Phân tích kênh phổ biến 1 (sort_values, indexing)
32:38
31. Section 1-4. Phân tích kênh phổ biến 2 (indexing, str Accessor)
27:00
32. Section 1-5. Tính thống kê 1 (Các thống kê khác của Series)
27:56
33. Section 1-5. Tính toán giá trị thống kê 2 (groupby)
32:08
34. Phần 1. Bài kiểm tra nâng cao kỹ năng (01 ~ 04)
35. Section 2-1. Đọc tệp
07:55
36. Phần 2-2. Kiểm tra giá trị thiếu 1
29:08
37. Mục 2-2. Xử lý giá trị thiếu 2 (fillna)
12:47
38. Phần 2-2. Tổng hợp Indexing
36:52
39. Section 2-2. Xử lý giá trị thiếu 3 (sử dụng indexing)
14:57
40. Section 2-3. Tính thống kê
22:44
41. Section 2-4. So sánh lượng tiêu thụ đồ uống có cồn - 1
28:53
42. Section 2-4. So sánh tiêu thụ rượu bia - 2
32:14
43. Section 2-5. Lượng tiêu thụ bia
08:37
44. Section 2-6. Phân tích tiêu thụ rượu bia theo châu lục
22:09
45. Section 3-1. Nhập tệp, Thay đổi dữ liệu ngày tháng
21:19
46. Section 3-3. Kiểm tra giá trị thiếu
24:56
47. Section 3-4. Xóa giá trị thiếu (dropna)
26:26
48. Section 3-5. Điền giá trị thiếu (fillna)
30:35
49. Section 3-6. Phân tích bụi mịn (Giá trị thống kê theo nhóm)
37:26
50. Phần 3. Bài kiểm tra nâng cao kỹ năng (05, 06)
51. Section 4-1. Nhập file, kiểm tra cấu trúc, thêm biến dẫn xuất
24:46
52. Section 4-4. Kiểm tra và xử lý giá trị thiếu
12:21
53. Mục 4-5. Xử lý dữ liệu Ngày/giờ 1
16:04
54. Phần 4-5. Xử lý dữ liệu Ngày/Giờ 2 (Ôn tập nhiều lần!)
27:19
55. Section 4-5. Xử lý dữ liệu Ngày/giờ 3
21:57
56. Mục 4-6. Phân tích thời gian kinh doanh
15:16
57. Phần 4-7. Thống kê theo quận
19:56
58. Section 5-1. Lưu ý về Trung bình/Độ lệch chuẩn
06:26
59. Section 5-2. Giá trị ngoại lai (Outlier)
22:43
60. Mục 5-3. Co giãn dữ liệu
05:04
61. Mục 5-4. Mã hóa
26:21
62. Section 5-5. Hệ số tương quan
11:16

Phần 4. Bước 3. Học máy

20 bài giảng ∙ (6giờ 31phút)

Phần 5. Step 4. Kiểm định thống kê

23 bài giảng ∙ (9giờ 4phút)

Phần 6. Step5. Bài tập ví dụ & Giải đề đoán thi thật

51 bài giảng ∙ (13giờ 48phút)

Phần 7. Step6. [Tham khảo] Live & Đặc biệt

6 bài giảng ∙ (5giờ 7phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

12 đánh giá

4.8

12 đánh giá

sungjin
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
감사합니다. 덕분에 합겼습니다!
go06533
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
시간은 많이 걸려도 새로운 언어를 사용하므로 기초부터 수강 하고 있습니다. 열심히 수강하면 좋은 결과 있으리라 기대합니다.
- SoYoung Yoon
  Giảng viên
  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
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 3.0
3
100% đã tham gia
좋았으나 강의가 너무 많아서힘드네요. 자격증취득에필요한강의만추렸으면좋겠습니다.
- SoYoung Yoon
  Giảng viên
  좋은 말씀 감사합니다! 2025년에는 과정을 자격증 과정과 심화과정으로 나누어 보도록 하겠습니다. 새해 복 많이 받으세요^^
bacoding
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
- SoYoung Yoon
  Giảng viên
  100% 수강이라니! 좋은 점수로 합격하시길 바랍니다♡
babbo153
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia

2.091.405 ₫

Khóa học khác của eduatoz

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 대비

SoYoung Yoon

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

初級

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.

入門

SQL, SQLD

SQLD 자격대비 과정

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.

初級

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.

初級

빅데이터

[EduAtoZ] 빅데이터분석기사 필기

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.

入門

ADsP, 빅데이터

데이터분석 준전문가(ADsP) 과목별 요약&예상 문제 풀이

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.

初級

Python, 코딩 테스트

[EduAtoZ] Python 활용&Cos Pro 2급

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.

入門

Python

제대로 배우는 파이썬 프로그래밍

SoYoung Yoon

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[핵집] 2025 빅데이터 분석기사(실기)_작업형 1·2·3유형

소확성

전/현직 데이터 전문가 알려주는 아주 쉬운 빅데이터분석기사(실기) 합격TIP! 비전공자도 이해하고 따라할 수 있는 가장 친절한 강의를 만나보세요!

初級

빅데이터

[핵집] 2025 빅데이터 분석기사(실기)_작업형 1·2·3유형

소확성

빅데이터분석기사 실기 R 올인원: 3주에 끝내는 완벽 대비

Masocampus

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

初級

빅데이터분석기사, 빅데이터, R

빅데이터분석기사 실기 R 올인원: 3주에 끝내는 완벽 대비

Masocampus

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

퇴근후딴짓

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

入門

빅데이터분석기사, 빅데이터, Python

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

퇴근후딴짓

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

대구빅데이터활용센터

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

初級

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.

初級

빅데이터, Tableau

자격취득과 실무! 한 방에 경영정보시각화(실기) 태블로

주식회사한시경

[2025]빅분기 실기! 최신 기출 풀이로 한 방에 합격하기(파이썬)

데이터코드랩

많은 응시자가 기출 문제를 풀어보고 싶어합니다. 왜 그럴까요? 왜냐하면, 출제자가 기출 문제를 참고하기 때문이죠. 최신 기출 풀이, 합격의 지름길입니다.

初級

Python, 빅데이터분석기사, 빅데이터

[2025]빅분기 실기! 최신 기출 풀이로 한 방에 합격하기(파이썬)

데이터코드랩

시계열 분석과 예측

루비네 코딩

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

中級以上

확률과 통계, Python, 빅데이터

시계열 분석과 예측

루비네 코딩

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.

初級

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!

入門

Python, 딥러닝, 데이터 엔지니어링

베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신

치트키 알려주는 남자

확률과 통계 101

루비네 코딩

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

初級

확률과 통계, 빅데이터, Python

확률과 통계 101

루비네 코딩

아두이노를 이용한 기상정보 수집과 빅데이터 분석

노마드크리에이터

아두이노와 풍력센서를 이용하여 데이터를 수집하고 빅데이터를 분석하는 실전 프로젝트 강의입니다.

入門

C, 빅데이터, Arduino

아두이노를 이용한 기상정보 수집과 빅데이터 분석

노마드크리에이터

처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

Masocampus

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

初級

ChatGPT, 빅데이터, 인공지능(AI)

처음이지만 AI로 전문가처럼 – ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가

Masocampus

R을 활용한 빅데이터 및 통계분석

한국사회능력개발원

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.

入門

R, 빅데이터

R을 활용한 빅데이터 및 통계분석

한국사회능력개발원

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!

中級以上

머신러닝, 빅데이터, Apache Spark

실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크

미쿡엔지니어

데이터 분석가 파헤치기(직무분석과 데이터와 관련된 직군까지!)

분석가,조

데이터 분석가로 취업하고 싶으신가요? 제가 겪었던 부분을 기반으로 실제 회사에서 데이터 직군별 업무에 대해서 한 번 살펴볼게요.

入門

빅데이터, 데이터 엔지니어링, 데이터 리터러시

데이터 분석가 파헤치기(직무분석과 데이터와 관련된 직군까지!)

분석가,조

실무자가 알려주는 데이터 분석가 취업 준비 완벽 가이드 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 9월]

데이터리안

데이터 분석가 취업 준비, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면 이번 9월 세미나에서 힌트를 얻어가세요!

入門

포트폴리오, 이력서, 빅데이터

실무자가 알려주는 데이터 분석가 취업 준비 완벽 가이드 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 9월]

데이터리안

R언어 프로그래밍과 데이터분석

부산대학교 소프트웨어융합교육원

쉽고 편리하게 자료를 처리하는 R언어로, 컴퓨터 비전공자도 자신의 전공분야와 관련해 컴퓨터 프로그램 활용 역량을 키워보자!

入門

R, Web API, 웹 스크래핑

R언어 프로그래밍과 데이터분석

부산대학교 소프트웨어융합교육원

[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!

入門

SQLD, 빅데이터, 데이터 엔지니어링

[2025] 비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD 올인원

데이터코드랩

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

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

入門

Python, 빅데이터

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

dbt, 데이터 분석 엔지니어링의 새로운 표준

DeepingSauce

데이터 웨어하우스(DW)의 반복적인 파이프라인 관리, 이제 dbt로 그 고통의 굴레에서 해방되세요! dbt가 제공하는 효율성 위에서, 비즈니스 중심의 데이터 모델링, 효과적인 데이터 생애 주기 관리 등 더 높은 가치를 창출하는 데이터 분석 엔지니어로 거듭나세요.

初級

빅데이터, 업무 생산성, 데이터 엔지니어링

dbt, 데이터 분석 엔지니어링의 새로운 표준

DeepingSauce

[Ấn bản sửa đổi năm 2025] Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn thực hành (với Python)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Chuyên gia phân tích dữ liệu Thách thức trình độ kỹ thuật quốc gia! 🏆

Nhà phân tích dữ liệu lớn?

Chỉ những nội dung cần thiết để vượt qua kỳ thi!! 👌

Hỗ trợ học tập 📚

* Bài kiểm tra sẽ được tổ chức hàng ngày bắt đầu từ ngày 16 tháng 4 cho bài kiểm tra thứ 10. * Chúng tôi vận hành phòng hỏi đáp KakaoTalk mở để giúp bạn giải quyết mọi khó khăn bạn có thể gặp phải trong quá trình đào tạo.

Bạn sẽ học được gì 📚

BƯỚC 1. Biết Python

BƯỚC 2. Xử lý dữ liệu với Pandas

BƯỚC 3. Học máy

BƯỚC 4. Kiểm tra thống kê

BƯỚC 5. Giải các câu hỏi thi trước

Hỏi & Đáp 💬

Giới thiệu người chia sẻ kiến ​​thức ✒️

Yoon So-young (Giám đốc điều hành Eduatos)

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của eduatoz

Khóa học tương tự

Chuyên gia phân tích dữ liệu
Thách thức trình độ kỹ thuật quốc gia! 🏆

* Bài kiểm tra sẽ được tổ chức hàng ngày bắt đầu từ ngày 16 tháng 4 cho bài kiểm tra thứ 10.
* Chúng tôi vận hành phòng hỏi đáp KakaoTalk mở để giúp bạn giải quyết mọi khó khăn bạn có thể gặp phải trong quá trình đào tạo.

Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ✒️

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là