
빅데이터 분석 기사 소개
인공지능 머신러닝 딥러닝
지도학습, 비지도학습
강화학습
전이학습
데이터분석 , 머신러닝 , 통계 비교
데이터 형태
종속 독립변수
데이터 종류
결측치와 이상치
차원축소
스케일링, 인코딩
불균형 데이터
상관관계
기술통계
추론통계
추정
가설검정
t-test
ANOVA
확률
확률과우도
중심극한정리
모델 분류 작업
회귀분석
로지스틱 회귀분석
서포트벡터 머신
의사결정나무
앙상블
인공신경망
군집분석
k fold 교차 검증
분류 모델 평가
회귀 모델 평가
과대적합 방지
파이썬에 대한 소개와 구동 방식에 대해 설명합니다.
파이썬의 기본 데이터 타입 및 특징에 대해 설명합니다.
파이썬의 연산자와 흐름제어에 대해 설명합니다.
파이썬 함수의 구조 및 사용법에 대해 설명합니다.
파이썬 클래스에 대한 구조와 사용법에 대해 설명합니다.
파이썬 패키지 Numpy 구조와 사용법에 대해 설명합니다.
파이썬 패키지 Pandas 구조와 사용법에 대해 설명합니다.
파이썬 시각화 패키지 Matplotlib 구조와 사용법에 대해 설명합니다.
빅데이터 분석 기사 자격증 취득을 위한 시험 대비 강의입니다.
빅데이터 분석 기사는 국가 기술 자격증으로 필기와 실기 시험이 있습니다.
필기 총 80문항(객관식, OMR 카드 제출)
- 빅데이터 분석기획
- 빅데이터 탐색
- 빅데이터 모델링
- 빅데이터 결과해석
실기 3개 유형(CBT, Computer Based Test를 통해 제출, 파이썬/R)
- 데이터 전처리
- 머신러닝
- 통계
빅데이터 분석 기사는 최근 출제 경향이 바뀌고 있습니다.
이전에는 필기와 실기 모두 책을 달달 외워서 단순 암기를 하거나, 코드를 외워서 풀 수 있는 문제가 나왔습니다.
그런데 이제는 개념을 이해하고 있어야 풀 수 있는 문제로 바뀌고 있습니다. 즉, 단순 암기가 아니라 개념을 제대로 이해하는 방향으로 공부해야 한다는 말입니다. 특히 실기를 준비하시는 비전공자 분들의 경우 코드를 외우는 것이 아니라 코드의 개념과 내용을 이해하는 방향으로 공부하시는게 반드시 필요합니다.
본 강의에서는 빅데이터 분석 기사 필기와 실기 시험에서 모두 필요한 핵심 개념을 제대로 이해하실 수 있도록 큰 틀을 먼저 설명해드립니다. 그리고나서 꼭 알아야 하는 개념과 많이들 어려워 하시는 개념 위주로 알기 쉽게 정리해드립니다. 이후 개념서를 통해 독학하시면 보다 더 효과적으로 시험에 대비하실 수 있습니다.
본 강의에서는 빅데이터 분석 기사 실기 시험에 필요한 데이터 전처리, 머신러닝, 통계분석도 다룹니다.
또한 파이썬 기본 문법도 설명해드립니다. 실기를 준비하시는 분들 중 파이썬이 처음이신 분들은 파이썬 기본 문법을 먼저 들으신 후 이후 섹션을 수강하시면 됩니다. (파이썬 기본 문법을 이미 알고 계신 분들은 해당 섹션은 넘어가셔도 됩니다.)
빅데이터 분석 기사는 필기 시험 합격 후 2년 동안 실기 시험을 보실 수 있습니다. 본 강의는 한 번 수강 신청하시면 평생 소장이니 혹여나 실기 시험을 재응시하셔야할 경우 언제든 다시 보실 수 있습니다.
수강생 여러분의 빅데이터 분석 기사 필기+실기 자격증 취득을 응원합니다!
강의에서 뵙겠습니다. 감사합니다.
[강의 개요 및 순서]
1. 빅데이터 분석 개요
2. 빅데이터 분석 기사 필기 개념 정리
3. 파이썬 문법 정리
4. 실기1: 데이터 전처리
5. 실기2: 머신러닝 모델 - 예측
6. 실기3: 통계 검정
7. 빅데이터 분석 기사 실기 모의고사, 기출문제 풀이