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빅데이터분석기사 R기초과정 + 확률과 통계 기초 + 정규반1(필기, 실기) + 정규반2(파이썬)
- 과정정보
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빅데이터분석기사 자격으로 데이터 분석 역량을 높여보세요! 빅데이터를 활용하는 지식과 데이터 분석에 대한 전반적인 흐름을 익힐 수 있습니다. 빅데이터분석기사는 필기 시험 합격 후 실기 시험에 응시가 가능합니다. 실기 시험은 R과 파이썬 중 선택하여 응시할 수 있어 수험기간을 줄이시려면 R과 파이썬 중 한 가지를 미리미리 익혀두시는 게 좋습니다.
(기본서 별도 구매)
- 강의안내
- · R기초과정: 빅데이터분석기사 내용의 R 선수과정
· AI를 위한 확률 및 통계기초: 기초 통계 선수과정
· 정규반1,2: 교재 내용 기반 이론 강의(R + 파이썬 이론 포함)
- 참고사항
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- <빅데이터를 위한 R기초특강>으로 R 패키지를 먼저 학습해 주시면 이해에 도움이 됩니다. R에 대해 기초시식이 있으신 분들은 바로 본강의를 수강하시면 됩니다.
- 필기, 실기 교재 2권으로 진행되며 저자직강입니다.
- 빅데이터분석기사(실기) 파이썬 과정의 교안은 PDF 파일로 제공됩니다.
패키지강의 상세영역
강의보기목록
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- 회차 교육과정 진도율 교수 강의자료 수강
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1강
빅데이터분석기사 오리엔테이션
0분/16분 김계철 수강준비 -
2강
[1과목-1장] 빅데이터의 특징, 빅데이터의 가치(p.26)
0분/20분 김계철 수강준비 -
3강
데이터 산업의 이해, 빅데이터 조직 및 인력 (p.47)
0분/14분 김계철 수강준비 -
4강
빅데이터 플랫폼 (p.61)
0분/14분 김계철 수강준비 -
5강
빅데이터와 인공지능, 개인정보 법과 제도, 개인정보 활용 (p.67)
0분/15분 김계철 수강준비 -
6강
[1과목-2장] 분석 로드맵 설정, 분석문제 정의 (p.103)
0분/19분 김계철 수강준비 -
7강
데이터분석 방안 (p.123 )
0분/19분 김계철 수강준비 -
8강
데이터 확보 계획, 분석 절차 및 작업 계획 (p.135)
0분/6분 김계철 수강준비 -
9강
[1과목-3장] 데이터 수집 및 전환, 데이터 유형 및 속성 파악, 데이터 변환 (p.152)
0분/23분 김계철 수강준비 -
10강
데이터 비식별화, 데이터 품질검증, 데이터 적재 및 저장 (p.171)
0분/34분 김계철 수강준비 -
11강
[2과목-1장] 데이터 정제, 데이터 결측값 처리, 데이터 이상값 처리 (p.206)
0분/25분 김계철 수강준비 -
12강
변수선택, 차원축소 (p.221)
0분/35분 김계철 수강준비 -
13강
파생변수 생성, 변수변환, 불균형 데이터 처리 (p.233)
0분/22분 김계철 수강준비 -
14강
[2과목-2장] 데이터 탐색의 개요, 상관관계 분석, 기초통계량 추출 및 이해, 시각적 데이터 탐색 (p.260)
0분/32분 김계철 수강준비 -
15강
시공간 데이터 탐색, 다변량 데이터 탐색, 비정형 데이터 탐색 (p.281)
0분/32분 김계철 수강준비 -
16강
[2과목-3장] 데이터 요약, 표본추출, 확률분포 (p.309)
0분/46분 김계철 수강준비 -
17강
표본분포, 점추정, 구간추정, 가설검정 (p.330)
0분/29분 김계철 수강준비 -
18강
[3과목-1장] 분석모형 선정, 분석모형 정의 (p.12)
0분/25분 김계철 수강준비 -
19강
분석모형 구축 절차, 분석 도구 선정, 데이터 분할 (p,23)
0분/15분 김계철 수강준비 -
20강
[3과목-2장] 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 (p.39)
0분/36분 김계철 수강준비 -
21강
의사결정나무, 인공신경망 (p.59)
0분/37분 김계철 수강준비 -
22강
서포트 벡터 머신(SVM), 연관성 분석 (p.73)
0분/16분 김계철 수강준비 -
23강
군집분석 (p.81)
0분/24분 김계철 수강준비 -
26강
[3과목-2장] 범주형 자료분석, 다변량 분석, 시계열 분석 (p.97)
0분/31분 김계철 수강준비 -
27강
베이지안 기법, 딥러닝 분석, 비정형데이터 분석, 앙상블 분석, 비모수 통계 (p.123)
0분/26분 김계철 수강준비 -
28강
[4과목-1장] 분석모형 평가, 평가지표, 분석모형 진단 (p.182)
0분/30분 김계철 수강준비 -
29강
분석모형 평가, 분석모형 개선 (p.204)
0분/30분 김계철 수강준비 -
30강
[4과목-2장] 분석결과 해석, 분석결과 시각화, 분석결과 활용 (p.255)
0분/22분 김계철 수강준비
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- 회차 교육과정 진도율 교수 강의자료 수강
-
1강
빅데이터의 특징
0분/28분 최우슬 수강준비 -
2강
빅데이터의 가치, 데이터 산업의 이해
0분/24분 최우슬 수강준비 -
3강
빅데이터 조직 및 인력
0분/25분 최우슬 수강준비 -
4강
빅데이터 플랫폼, 빅데이터와 인공지능
0분/29분 최우슬 수강준비 -
5강
개인정보 법 제도, 개인정보 활용
0분/21분 최우슬 수강준비 -
6강
분석 로드맵 설정
0분/31분 최우슬 수강준비 -
7강
분석 문제 정의, 데이터 분석 방안
0분/34분 최우슬 수강준비 -
8강
데이터 확보 계획, 분석 절차 및 작업 계획
0분/24분 최우슬 수강준비 -
9강
데이터 수집
0분/15분 최우슬 수강준비 -
10강
데이터 유형 및 속성 파악, 데이터 변환
0분/21분 최우슬 수강준비 -
11강
데이터 비식별화, 데이터 품질 검증
0분/25분 최우슬 수강준비 -
12강
데이터 적재, 데이터 저장
0분/32분 최우슬 수강준비 -
13강
데이터 정제, 결측값 처리, 데이터 이상값 처리
0분/34분 최우슬 수강준비 -
14강
변수 선택, 차원축소, 파생변수 생성
0분/26분 최우슬 수강준비 -
15강
변수 변환, 뷸균형 데이터 처리
0분/18분 최우슬 수강준비 -
16강
데이터 탐색 개요, 상관관계 분석
0분/34분 최우슬 수강준비 -
17강
기초통계량 추출 및 이해
0분/26분 최우슬 수강준비 -
18강
시각적 데이터 탐색
0분/26분 최우슬 수강준비 -
19강
시공간 데이터 탐색, 다변량 데이터 탐색
0분/33분 최우슬 수강준비 -
20강
비정형 데이터 탐색
0분/12분 최우슬 수강준비 -
21강
데이터 요약, 표본추출
0분/30분 최우슬 수강준비 -
22강
확률분포(1) 통계학과 확률, 확률의 규칙
0분/24분 최우슬 수강준비 -
23강
확률분포(2) 확률의 계산
0분/33분 최우슬 수강준비 -
24강
확률분포(3) 확률변수와 확률분포의 이해, 이산확률분포의 종류
0분/32분 최우슬 수강준비 -
25강
확률분포(4) 연속확률분포의 종류
0분/24분 최우슬 수강준비 -
26강
표본분포(1) 통계량, 표본분포
0분/30분 최우슬 수강준비 -
27강
표본분포(2) 표본평균, 표본비율, 표본분산의 분포
0분/22분 최우슬 수강준비 -
28강
점추정, 구간추정(1) 모평균의 신뢰구간 추정
0분/35분 최우슬 수강준비 -
29강
구간추정(2) 모비율, 모분산, 두 모분산의 신뢰구간 추정
0분/16분 최우슬 수강준비 -
30강
가설검정(1) 통계적 가설
0분/16분 최우슬 수강준비 -
31강
가설검정(2) 가설 검정 방법
0분/29분 최우슬 수강준비 -
32강
분석 모형 선정, 분석 모형 정의, 분석 모형 구축 절차
0분/41분 최다정 수강준비 -
33강
분석 도구 선정, 데이터 분할
0분/19분 최다정 수강준비 -
34강
분석 기법 개요, 회귀분석
0분/36분 최다정 수강준비 -
35강
회귀분석, 로지스틱 회귀분석
0분/17분 최다정 수강준비 -
36강
의사결정나무
0분/14분 최다정 수강준비 -
37강
인공신경망
0분/17분 최다정 수강준비 -
38강
서포트벡터머신(SVM)
0분/8분 최다정 수강준비 -
39강
연관성분석
0분/21분 최다정 수강준비 -
40강
군집분석
0분/21분 최다정 수강준비 -
41강
범주형 자료분석
0분/21분 최다정 수강준비 -
42강
다변량분석
0분/14분 최다정 수강준비 -
43강
시계열분석
0분/16분 최다정 수강준비 -
44강
베이지안분석
0분/8분 최다정 수강준비 -
45강
딥러닝분석
0분/29분 최다정 수강준비 -
46강
비정형 데이터 분석
0분/22분 최다정 수강준비 -
47강
앙상블 분석
0분/9분 최다정 수강준비 -
48강
비모수 통계
0분/16분 최다정 수강준비 -
49강
평가 지표
0분/25분 최다정 수강준비 -
50강
분석 모델 진단, 교차검증
0분/21분 최다정 수강준비 -
51강
모수유의성 검정, 적합도 검정
0분/19분 최다정 수강준비 -
52강
과대적합 방지, 매개변수 최적화
0분/18분 최다정 수강준비 -
53강
분석 모델 융합, 최종 모형 선정
0분/11분 최다정 수강준비 -
54강
분석 모델 해석, 비즈니스 기여도 평가
0분/24분 최다정 수강준비 -
55강
시공간 시각화, 관계시각화, 비교시각화, 인포그래픽
0분/27분 최다정 수강준비 -
56강
분석모델 전개, 분석결과 활용시나리오 개발
0분/14분 최다정 수강준비 -
57강
분석모델 모니터링, 분석모델 리모델링
0분/10분 최다정 수강준비
-
- 회차 교육과정 진도율 교수 강의자료 수강
-
2강
[OT] 강의 소개 및 시험 응시 가이드
0분/20분 김계철 수강준비 -
3강
[OT] R 프로그램 설치방법
0분/28분 김계철 수강준비 -
5강
[작업형 기초] R패키지 설명, R 기본문법 (p.26)
0분/20분 김계철 수강준비 -
6강
[작업형 기초] 기본용어 (p.30)
0분/17분 김계철 수강준비 -
7강
[작업형 기초] R 데이터의 구조 설명 (p.33)
0분/43분 김계철 수강준비 -
8강
[작업형 기초] R로 외부데이터 읽어오고 저장하기 (p.45)
0분/15분 김계철 수강준비 -
9강
[작업형 기초] R 데이터 연산과 기본함수 (p.50)
0분/31분 김계철 수강준비 -
10강
[작업형 기초] 데이터 전처리(1) (p.60)
0분/31분 김계철 수강준비 -
11강
[작업형 기초] 데이터 전처리(2) (p.65)
0분/24분 김계철 수강준비 -
12강
[작업형 기초] 데이터 전처리(3) (p.72)
0분/16분 김계철 수강준비 -
13강
[작업형 기초] 데이터 전처리(4) (p.77)
0분/32분 김계철 수강준비 -
14강
[작업형 기초] 결측치와 이상치 처리 (p.97)
0분/37분 김계철 수강준비 -
15강
[작업형 기초] 연습문제 (p.107)
0분/18분 김계철 수강준비 -
16강
[작업형 기초] 실전문제(1) (p.113)
0분/30분 김계철 수강준비 -
17강
[작업형 기초] 실전문제(2) (p.122)
0분/20분 김계철 수강준비 -
18강
[작업형 제1유형] 기출예상문제 1번-3번 설명 (p.138)
0분/23분 김계철 수강준비 -
19강
[작업형 제1유형] 기출예상문제 4번-6번 설명 (p.151)
0분/12분 김계철 수강준비 -
20강
[작업형 제1유형] 기출예상문제 7번-9번 설명 (p.158)
0분/13분 김계철 수강준비 -
21강
[작업형 제1유형] 기출예상문제 10번-12번 설명 (p.167)
0분/13분 김계철 수강준비 -
22강
[(추가)작업형 제1유형] 기출 예상문제 12-14번
0분/31분 김계철 수강준비 -
23강
[작업형 제2유형] 패키지 소개 (p.188)
0분/11분 김계철 수강준비 -
24강
[작업형 제2유형] 기출예상문제 1번 설명 (p.220)
0분/27분 김계철 수강준비 -
25강
[작업형 제2유형] 기출예상문제 2번 설명 (p.232)
0분/13분 김계철 수강준비 -
26강
[작업형 제2유형] 기출예상문제 3번 설명 (p.240)
0분/12분 김계철 수강준비 -
27강
[작업형 제2유형] 예상문제 1번-2번(p.277)
0분/24분 김계철 수강준비 -
28강
[(추가)작업형 제2유형] The caret package(1) (p.191)
0분/28분 김계철 수강준비 -
29강
[(추가)작업형 제2유형] The caret Package(2) (p.202)
0분/26분 김계철 수강준비 -
30강
[(추가)]작업형 제2유형 The caret Package 실습
0분/27분 김계철 수강준비 -
31강
[작업형 제 3유형] OT 및 통계적 가설 검증 (p.278)
0분/38분 김계철 수강준비 -
32강
[작업형 제 3유형] 평균 차이 검정 (p.281)
0분/23분 김계철 수강준비 -
33강
[작업형 제 3유형] 분산분석 (p.291)
0분/13분 김계철 수강준비 -
35강
[작업형 제 3유형] 범주형 자료 분석 (p.294)
0분/10분 김계철 수강준비 -
36강
[작업형 제 3유형] 비모수 검정 (p.298)
0분/8분 김계철 수강준비
-
- 회차 교육과정 진도율 교수 강의자료 수강
-
1강
파이썬 환경 구축
0분/10분 김계철 수강준비 -
2강
[CHAPTER 01] 파이썬 기본 문법
0분/32분 김계철 수강준비 -
3강
[CHAPTER 02] 파이썬 패키지 (1) NUMPY
0분/25분 김계철 수강준비 -
4강
[CHAPTER 02] 파이썬 패키지 (2) PANDAS
0분/20분 김계철 수강준비 -
5강
[CHAPTER 02] 파이썬 패키지 (3) 데이터 확인 및 탐색
0분/28분 김계철 수강준비 -
6강
[CHAPTER 02] 파이썬 패키지 (4) 데이터 특정 조건 추출
0분/14분 김계철 수강준비 -
7강
[CHAPTER 02] 파이썬 패키지 (5) 자료형 변환
0분/20분 김계철 수강준비 -
8강
[CHAPTER 02] scikit-learn 분류모형
0분/31분 김계철 수강준비 -
9강
[CHAPTER 02] scikit-learn 회귀모형
0분/8분 김계철 수강준비 -
10강
[CHAPTER03] 작업형 제 1유형 기출문제 (1-3번)
0분/21분 김계철 수강준비 -
11강
[CHAPTER03] 작업형 제 1유형 기출문제 (4-6번)
0분/19분 김계철 수강준비 -
12강
[CHAPTER03] 작업형 제 1유형 기출문제 (7-9번)
0분/13분 김계철 수강준비 -
13강
[CHAPTER 04] 작업형 제 2유형 기출문제 (1번)
0분/29분 김계철 수강준비 -
14강
[CHAPTER 04] 작업형 제 2유형 기출문제 (2-3번)
0분/22분 김계철 수강준비 -
15강
[CHAPTER 05] 작업형 제 3유형 풀이 (1)
0분/21분 김계철 수강준비 -
16강
[CHAPTER 05] 작업형 제 3유형 풀이 (2)
0분/12분 김계철 수강준비
-
- 회차 교육과정 진도율 교수 강의자료 수강
-
1강
4회 빅분기 필기 출제 복원 및 예상문제
0분/44분 김계철 수강준비
교재목록
-
교재정보수량금액
-
0개30,000원 10% 27,000원
-
0개30,000원 10% 27,000원
-
0개34,000원 10% 30,600원
- 교재금액
- 0원
- 할인예상금액
- -0원
- 배송비
- +0원
- 결제예상금액
- 0원
학습자료
교수소개
김계철교수
ADsP 빅데이터분석기사
- 약력
-
- 2021 한국교통대 머신러닝 강의
- 에듀캐스트(Educast.com)에서 ADP, ADsP 이론강의
- 2021년 KB손해보험, 멀티캠퍼스 강의
- 2022년 와우패스 ADsP / 빅데이터분석기사 강의
- 저서
-
- 2024 ADsP 한권으로 끝내기/ 에이아이에듀
- 2024 빅데이터 분석기사 한권으로 끝내기(R/파이썬)/ 에이아이에듀
- 학력
-
- 성균관대학교 학사
- KDI 국제정책대학원 MPM 석사
- 고려대 경제통계학과 박사과정 수료
최다정교수
ADsP 빅데이터분석기사빅데이터분석기사(필기) 이론중심반
- 약력
-
- 정보처리기술사
- 중소벤처기업부 산하 기술지도사 컨설팅
- 통신교활솔루션 개발
- VolP 및 패킷 기반 미디어 처리 시스템 구축
- IoT 플랫폼 및 디바이스 시험, 운영 수행
- 저서
- 2022 빅데이터 분석기사 핵심 개념을 잡아주는 빅데이터 분석기사 바이블
최우슬교수
ADsP 빅데이터분석기사빅데이터분석기사(필기) 이론중심반빅데이터분석기사(필기) 이론중심반
- 약력
-
- 기업 전사자원관리시스템(ERP,SAP) 개발
- 국가직무능력표준(NCS) 인공지능 플랫폼 구축
- 인공지능 모델링 평가위원
- IITP(정보통신기획평가원), NIPA(정보통신산업진흥원), TTA(한국정보통신기술협회) 등 다수 기관에서 SW 정책 및 과제 평가위원, 자문위원 활동
- 저서
- 2022 빅데이터분석기사 핵심 개념을 잡아주는 빅데이터 분석기사 바이블
