빅데이터분석기사 필기 2021 - goormEDU

빅데이터분석기사 필기 2021

핵심만 압축한 빅데이터분석기사 시험대비 동영상 강의입니다.

Lecture Introduction
Difficulty
Normal
Category
Programming - Data Extraction/Analysis
Tag
빅데이터, 빅데이터분석기사, 데이터시험, 유망자격증, 데이터분석기사, 데이터분석, 취업, ADsP, ADP, SQL
Target Audience
- 빅데이터분석기사 시험을 준비하는 수험생분들
- 국가공인 데이터자격증을 취득하고자 하는 분들
- 빅데이터분석기사 자격취득을 통해 취업을 희망하는 분들
⭐수강생 의견 적극 반영! 빅데이터 분석기사 완벽하게 대비하자



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  • 한국산업인력공단에서 2020년 6월 최종확정한 출제기준 적용했습니다.
  • 출제 비중이 높은 이론과 실습으로 구성했습니다.
  • 그림과 차트, 표를 적극 활용하여 가장 쉽고 빠르게 공부할 수 있습니다.
  • 스스로 부족한 부분을 검토할 수 있는 모의고사가 2회 수록되어 있습니다.






21년 4월 17일, 빅데이터 분석기사 첫 시행!


2021년 첫 시행되는 4차 산업시대 대비 최고의 자격증, 빅데이터 분석기사!

빅데이터 분석기사는 빅데이터 분야에서 처음 시행되는 국가기술자격으로 큰 주목을 받고 있습니다. 디지털 뉴딜의 핵심 기반인 데이터 산업 활성화와 더불어 빅데이터 전문가 양성을 위해 과기정통부와 통계청이 공동으로 자격 신설을 추진해왔죠.


하지만 빅데이터 수집부터 분석, 활용에 걸친 기초 지식과 실무 능력을 필기 및 실기 시험을 통해 진행한다는 정보 이외에는 그 어떤 자료도 없어 많은 분들이 혼란을 겪고 있습니다. 심지어 왜 빅데이터 분석기사가 국가기술자격으로 신설되었는지 그 배경조차 잘 모르시는 경우도 많습니다.







빅데이터분석기사, 왜 필요하냐구요?


🕵‍♀ 기업에서 필요로 하는 인재입니다

2021년까지 빅데이터 분석·개발자 등 관련 전문 인력이 무려 1만 3천명 가까이 필요할 것으로 예상되고 있습니다. 이에 전세계 국가들과 기업들은 데이터 경쟁력 확보를 위해 관련 전문가를 확보하려고 노력하고 있지만, 인력 공급이 턱 없이 부족한 실정입니다. 데이터 분야의 취업시장은 이제 시작입니다.

🕵‍♀ 끝 없이 성장하는 빅데이터 시장

빅데이터 및 분석 시장은 2018년부터 지금까지 연 평균 10.9%씩 성장하고 있습니다. 2022년에는 약 2조 2천억 원의 규모에 이를 전망으로, 빅데이터 시장은 미래에 가장 유망한 시장 중 하나로 예상되고 있습니다.


미래성장 동력으로 자리잡고 있는 빅데이터,
미리 준비하는 여러분이 미래를 주도할 원동력입니다.







빅데이터분석기사 혼자 준비하지 마세요


그 어떤 자료도, 강의도 없어서 혼자 준비하기 막막하셨나요?
4월 17일 첫 시험이 시작되기 전에 최고의 빅데이터 분석 교수진 4분과 함께 하세요!



빅데이터 분석기사 필기시험의 전과목 이론부터 꼼꼼히 설명하고 모의고사까지 짚어드립니다.

Curriculum
Expand All
  • 01
    PART1 빅데이터 분석 기획
  • 빅데이터의 개요 및 활용 1
    빅데이터의 개요 및 활용 2
    빅데이터의 개요 및 활용 3
    빅데이터의 개요 및 활용 4
    빅데이터의 개요 및 활용 5
    데이터 분석 계획 - 빅데이터 기술 및 제도 1
    데이터 분석 계획 - 빅데이터 기술 및 제도 2
    데이터 분석 계획 - 분석방안 수립 1
    데이터 분석 계획 - 분석방안 수립 2
    데이터 분석 계획 - 분석작업 계획 1
    데이터 분석 계획 - 분석작업 계획 2
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 1
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 2
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 3
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 4
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 5
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 6
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 7
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 8
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 9
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 10
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 수집 및 전환 11
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 적재 및 저장 1
    데이터 수집 및 저장 계획 - 데이터 적재 및 저장 2
  • 02
    PART 2 빅데이터 탐색
  • 데이터 전처리 - 데이터 정재 1
    데이터 전처리 - 데이터 정재 2
    데이터 탐색 - 데이터탐색 기초 1
    데이터 탐색 - 데이터탐색 기초 2
    데이터 탐색 - 데이터탐색 기초 3
    데이터 탐색 - 데이터탐색 기초 4
    통계기법 이해 - 기술통계1
    통계기법 이해 - 기술통계2
    통계기법 이해 - 추론통계
  • 03
    PART 3 빅데이터 모델링
  • 분석모형 설계 - 분석절차수립과 환경구축1
    분석모형 설계 - 분석절차수립과 환경구축2
    분석기법 적용 - 분석기법1
    분석기법 적용 - 분석기법2
    분석기법 적용 - 분석기법3
    분석기법 적용 - 분석기법4
    분석기법 적용 - 분석기법5
    분석기법 적용 - 분석기법6
    분석기법 적용 - 분석기법7
    분석기법 적용 - 고급분석기법1
    분석기법 적용 - 고급분석기법2
    분석기법 적용 - 고급분석기법3
    분석기법 적용 - 고급분석기법4
    분석기법 적용 - 고급분석기법5
    분석기법 적용 - 고급분석기법6
    분석기법 적용 - 고급분석기법7
  • 04
    PART 4 빅데이터 결과해석
  • 분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가1
    분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가2
    분석모형 평가 및 개선 - 분석모형 평가3
    분석모형 진단 및 교차검증
    교차검증 및 모수유의성, 적합도 검정
    분석모형 개선 1
    분석모형 개선 2
    분석결과 해석
    분석결과 시각화
    분석결과 활용
    분석결과 모니터링
  • 05
    모의고사
  • 적중예상 모의고사 1회 1
    적중예상 모의고사 1회 2
    적중예상 모의고사 1회 3
    적중예상 모의고사 1회 4
    적중예상 모의고사 2회 1
    적중예상 모의고사 2회 2
    적중예상 모의고사 2회 3
    적중예상 모의고사 2회 4
Instructor Introduction
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핵집Teacher

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Difficulty
Normal
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8Weeks 4Day after payment