2022 빅데이터 분석기사(필기) - goormEDU

2022 빅데이터 분석기사(필기)

Lecture Introduction
Difficulty
Normal
Category
Programming - Data Extraction/Analysis
Tag
빅데이터, 빅데이터분석기사, 데이터시험, 유망자격증, 데이터분석기사, 데이터분석, 취업, ADsP, ADP, SQL
Target Audience
- 동일 유사 자격증(정보처리기사 등)을 보유하신 분들
- 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 희망하시는 분들
- 관련학과 4년제 졸업자 및 예정자이신 분들
- 국가공인 데이터자격증을 취득하고자 하시는 분들

빅데이터 분석기사를 준비하기 위한 최적의 교재! 빅데이터 분석기사(필기) 강의의 교재는 교수진이 직접 집필한 가장 완벽한 실전 대비 교재입니다.

  • 2021년 제2,3회 기출복원문제 최초 수록
  • 총 1,424 개의 압도적 분량의 실전 문제
  • 핵심 이론과 챕터별, 과목별 문제 배치로 학습 최적화
  • 총 8회의 실전 모의고사로 완벽한 마무리까지!






4차산업시대와 정보화시대, 가장 기대되는 자격증은?


데이터 경쟁 시대에서 빅데이터 분석기사 자격증은 기업의 실무에서 필요로 하는 실제의 직무 능력을 취득하고 그에 따른 자격을 부여하고자 신설된 자격증 입니다. 빅데이터 분석기사는 디지털 뉴딜의 핵심 기반인 데이터 산업 활성화와 더불어 빅데이터 전문가 양성을 위해 과기정통부와 통계청이 공동으로 자격 신설을 추진해왔습니다.

데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 정보화 시대, 데이터는 21세기의 원유! 이 데이터를 어떻게 적용하고 접목시키는지가 21세기 사업의 성패를 좌우하는 키워드가 될 것입니다.







빅데이터분석기사, 왜 필요하냐구요?


🕵‍♀ 전 세계적으로 국가·기업의 주요 전략분야로 부상한 미래성장동력

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

'국내 빅데이터 및 분석 시장 전망, 2018-2022 ' 연구 보고서에 따르면 국내 빅데이터 및 분석 시장은 향후 5년간 연평균 10.9%로 성장하여 2022년 약 2조 2천억원의 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다.


2022년, 새로워진 빅데이터 분석기사를 준비해 보세요. 과목별, 분야별 전문가의 실무 지향형 강의가 여러분을 기다리고 있습니다.







빅데이터분석기사 혼자 준비하지 마세요


2022년 9월에 예정된 빅데이터 분석기사 시험에서 합격을 거머쥐고 싶으신가요? 바로 지금, 빅데이터 분석기사를 대비하는 최고의 강의와 함께 하세요!


엄선된 교재와 실무 지향형 강의를 바로 지금 수강하실 수 있습니다!
최고의 빅데이터 분석 실무 전문가 5분과 함께 2022년 빅데이터 분석기사 시험의 주인공이 되어보세요. 데이터 분석기술, 방법론부터 대용량 데이터의 관리까지 아우르는 분야별 전문가의 강의가 준비되어 있습니다.




핵집만의 합격 비법으로 2022년 빅데이터 분석기사까지 완주해보아요!

  1. 빅분기 가이드 강의 효율적인 학습을 위해 전체적인 빅데이터 분석 개요를 다루는 가이드 강의를 제공합니다.
  2. 철저한 기출 분석 이론 출제 기준과 기출 이론을 점검하고, 다음 출제될 이론을 예상하고 대비합니다.
  3. 최소화된 학습 부담 실무 지향적 관점에서 맥락을 짚는 이론 분석 강의로 학습 부담을 최소화 합니다.
  4. 엄선된 최고의 교수진 국내 유수의 대기업 출신/소속 데이터 분석 전문가가 직접 강의를 진행합니다.



빅데이터 분석기사 필기시험의 전과목 이론부터 꼼꼼히 설명하고 모의고사까지 짚어드립니다.

Curriculum
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  • 01
    PART 1. 빅데이터 개요
  • 빅데이터 분석 개요(1)
    빅데이터 분석 개요(2)
    빅데이터 개요 및 활용
    빅데이터 기술 및 제도(1)
    빅데이터 기술 및 제도(2)
    빅데이터 기술 및 제도(3)
  • 02
    PART 2. 빅데이터 통계와 처리
  • 분석방안 수립(1)
    분석방안 수립(2)
    분석방안 수립(3)
    분석방안 수립(4)
    분석작업 계획
    데이터 수집 및 전환(1)
    데이터 수집 및 전환(2)
    데이터 적재 및 저장
    통계 이해
    데이터 전처리
    분석변수 처리(1)
    분석변수 처리(2)
    분석변수 처리(3)
    분석변수 처리(4)
    데이터 탐색 기초(1)
    데이터 탐색 기초(2)
    데이터 탐색 기초(3)
    고급 데이터 탐색
    기술 통계(1)
    기술 통계(2)
    기술 통계(3)
    추론 통계(1)
    추론 통계(2)
  • 03
    PART 3. 빅데이터 분석
  • 분석 절차 수립 및 환경구축
    회귀분석
    로지스틱 회귀분석
    의사결정나무 분석
    인공신경망 분석
    서포트벡터머신, 연관성분석
    군집 분석
    범주형 자료분석(1)
    범주형 자료분석(2)
    다변량 분석(1)
    다변량 분석(2)
    시계열 분석(1)
    시계열 분석(2)
    베이지안 기법
    딥러닝 분석(1)
    딥러닝 분석(2)
    딥러닝 분석(3)
    비정형 데이터 분석(1)
    비정형 데이터 분석(2)
    앙상블 분석(1)
    앙상블 분석(2)
    비모수 통계(1)
    비모수 통계(2)
  • 04
    PART 4. 빅데이터 활용과 시각화
  • 평가 지표(1)
    평가 지표(2)
    분석 모형 진단, 교차 검증
    모수 유의성 검정, 적합도 검정
    과대적합 방지
    매개변수 최적화
    분석 모형 융합, 최종 모형 선정
    분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가
    시각화 개요, 시간 시각화
    공간 시각화, 관계 시각화
    비교 시각화, 인포그래픽
    분석 결과 활용
  • 05
    PART 5. 과목별 해설
  • 1과목 주요 문제 해설
    2과목 주요 문제 해설
    3과목 주요 문제 해설
    4과목 주요 문제 해설
Instructor Introduction
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핵집Teacher

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Normal
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