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ADsP 2주 합격 올인원 패스 : 2주 안에 데이터 분석 자격증 마스터하기

국가공인 데이터분석 준전문가 자격 검정을 2주 만에 마스터하는 과정!

Lecture Introduction
Difficulty
Easy
Category
Programming - Data Extraction/Analysis
Tag
네트워크, 데이터 분석, 데이터베이스, 딥러닝, 머신러닝, 보안, 빅데이터, 인공지능, 통계, R
time taken
25 hours
Target Audience
- 단기간에 국가공인 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격증 취득을 목표로 하는 분들
- 데이터 분석/데이터 사이언스 관련 취업 또는 커리어를 쌓고 싶은 모든 분들
- 빅데이터는 무엇이고 어떻게 활용되는지 배우고 싶은 분들
- 통계적 지식은 물론 기초 문법부터 데이터 마이닝 실습까지 한 번에 끝내고 싶은 분들

강의 주제 📖

빅데이터 시대가 도래하고 데이터분석 전문가에 대한 수요가 증가하면서
데이터 지식과 역량은 비즈니스 필드에 상관없이 필수가 되었습니다.

그렇다면 데이터 분석 전문성은 어떻게 증명할 수 있을까요?
그 대표 척도가 바로 데이터분석 준전문가 자격 검정 시험(ADsP: Advanced Data Analytics Semi-Professional)입니다.

ADsP 자격 검정 시험은 데이터에 대한 기본지식을 바탕으로
데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 인증하기 위한
국내 최초의 빅데이터 분야 국가공인 자격증입니다.

데이터, 통계 지식이 부족해도 ADsP 자격 검정 시험에 도전할 수 있을까요?
당연히 할 수 있습니다!

데이터 분석 역량은 단순히 툴을 다루는 능력만을 의미하지 않기 때문입니다.
분석 결과를 직접 해석하고, 이를 바탕으로 다음 프로젝트 단계를 기획하는 것 역시 데이터 분석 역량입니다.

코딩, 수학, 통계 지식에 자신없는 분들도 단 2주만 마소캠퍼스와 함께라면,
ADsP 자격 검정시험 준비 뿐만 아니라 데이터 분석에 대한 이론 지식과 실무 기초를 다질 수 있습니다.




강의 특징 ✨

마소캠퍼스의 ADsP 2주 합격 올인원 패스 강의, 어떤 특징을 갖고 있을까요?


1. 핵심 키워드 중심의 빠른 이론 습득

꼭 필요한 이론 지식을 집약한 키워드로 오랜 시간 이론을 붙잡지 않고 빠르게 습득할 수 있도록 합니다.

필수 이론 정리를 시작으로, 별도 제공되는 핵심 요점정리를 통해 자격 검정 시험을 위한 큰 흐름부터 차근차근 이해할 수 있습니다.


2. 데이터분석 실무를 위한 기초

자격증을 준비하지 않더라도 어디서부터 데이터 분석을 시작해야 할지 모르겠는 데이터 분석 비전공자, 또는 머신러닝과 데이터분석 관련 지식을 쌓기 원하는 초보 실무자 수강생도 본 과정을 통해 데이터 분석 실무에 필수적인 통계 지식과 R 지식을 습득할 수 있습니다.


3. 하루 딱 2시간씩, 2주 안에 실전 준비 완성

과목별 최신 기출문제 풀이로 실전감각을 키우고 문제은행형 시험을 단 2주 완성을 목표로 전략적으로 준비할 수 있습니다.


단기간에 효율적으로 학습하여 ADsP 자격증을 취득하시길 원하는 분들에게 추천 드리는 과정입니다.

자, 그렇다면 마소캠퍼스와 함께 다가오는 ADsP를 함께 준비해볼까요?




학습 내용


1. 분석에 필요한 변수만 골라내자! 변수별 상관관계 파악하기!



2. 다양성을 데이터로 나타나는 지니지수로 정보 획득량 Up!


3. 빈출 키워드 정복! 유형별 의사결정나무 알고리즘 암기하기!



4. 강사님과 함께하는 실전 기출 풀이, 합격으로 가는 지름길!




수강 전 확인해주세요! ✅
문제 풀이 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 교재 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.



💡자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 데이터 분석은 처음인데, 시험을 준비하기 위해 추가로 준비해야 하는 부분이 있을까요?🤔
A. 데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다. 본 강의는 비전공자도 배워서 바로 자격증 취득이 가능하도록 상세히 알려드립니다.

Q. 시험에 R 프로그래밍이 필요한 부분이 있다고 들었는데, R 프로그래밍을 사전에 공부해야 하나요?🤔
A. R에 대한 지식이 있으면 도움이 되나, 필수 사항은 아닙니다.

Q. 수강하면서 참고할 만한 내용이나 기출문제가 포함된 시중 참고서가 있을까요?🤔
A. 마소캠퍼스의 ‘비전공자도 배워서 바로 따는 ADsP’ 도서와 함께 학습하면 더욱 좋습니다.
마소캠퍼스 홈페이지에서 e북으로 구매 가능하시며, 종이도서의 경우 전국의 서점 및 인터넷 판매처에서 만나보실 수 있습니다.




강의자 소개

김진숙 | 마소캠퍼스 수석 교수
롯데인재개발원, 하나은행, 현대커머셜 등 다수 기업 및 기관 강의
홍익대, 아주대, 가천대, 성결대 등 다수 대학 강의

김진숙 교수는 마소캠퍼스에서 빅데이터 부분 수석 교수로
빅데이터(R, 파이썬), HTML5/CSS3, JQueryMobile, 스크래치, 앱인벤터, IoT 등의 최신 IT 관련 기술 과정들까지
다양한 기업과 기관의 수강생들을 대상으로 열정 넘치는 강의를 이어가고 있습니다.
김진숙 교수는 스마트팜 IoT 프로젝트, 카 셰어링 앱 프로젝트 등
다수 프로젝트 지도 경력까지 겸비한 전문가입니다.

저서 : 비전공자도 배워서 바로 따는 ADsP 데이터 분석 준전문가 자격증 (2021)
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  • 01
    자격증 소개
  • [onc2005] ADsP001 자격증소개
Curriculum
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  • 01
    자격증 소개
  • [onc2005] ADsP001 자격증소개
    [onc2005] ADsP002 인트로 제목별 핵심 정리
  • 02
    제1과목 데이터 이해
  • [onc2005] ADsP101 1과목 - 제1과목 핵심 정리
    [onc2005] ADsP102 1과목 - 데이터 이해 데이터이해와정보
    [onc2005] ADsP103 1과목 - 데이터 이해 데이터베이스정의와특징(1)
    [onc2005] ADsP104 1과목 - 데이터 이해 데이터베이스정의와특징(2)
    [onc2005] ADsP105 1과목 - 데이터 이해 데이터베이스의활용
    [onc2005] ADsP106 1과목 - 데이터 이해 정리
    [onc2005] ADsP107 1과목 - 데이터 가치와 미래 정리
    [onc2005] ADsP108 1과목 - 빅데이터의 이해
    [onc2005] ADsP109 1과목 - 빅데이터기능과변화
    [onc2005] ADsP110 1과목 - 빅데이터가치와영향
    [onc2005] ADsP112 1과목 - 비즈니스모델(2)
    [onc2005] ADsP113 1과목 - 위기요인과 통제방안
    [onc2005] ADsP114 1과목 - 미래의빅데이터
    [onc2005] ADsP115 1과목 - 빅데이터분석과전략인사이트
    [onc2005] ADsP116 1과목 - 전략인사이트도출을 위한 필요역량
    [onc2005] ADsP117 1과목 - 빅데이터와데이터사이언스의미래
    [onc2005] ADsP118 1과목 - 빅데이터관련 용어정리
  • 03
    제2과목 데이터 분석 기획
  • [onc2005] ADsP201 2과목 - 제2과목 핵심정리
    [onc2005] ADsP202 2과목 - 데이터분석 기획의 이해(1)
    [onc2005] ADsP204 2과목 - 분석방법론의 개요
    [onc2005] ADsP205 2과목 - KDD분석 방법론
    [onc2005] ADsP206 2과목 - CRISP-DM 분석 방법론
    [onc2005] ADsP207 2과목 - 빅데이터 분석 방법론(1)
    [onc2005] ADsP208 2과목 - 빅데이터 분석 방법론(2)
    [onc2005] ADsP209 2과목 - 분석과제 발굴방법론 하향식
    [onc2005] ADsP210 2과목 - 분석과제발굴방법론 상향식
    [onc2005] ADsP211 2과목 - 분석프로젝트 관리방안
    [onc2005] ADsP212 2과목 - 마스터 플랜 수립 프레임워크(1)
    [onc2005] ADsP213 2과목 - 마스터 플랜 수립 프레임워크(2)
    [onc2005] ADsP214 2과목 - 분석 거버넌스 체계 수립(1)
    [onc2005] ADsP215 2과목 - 분석 거버넌스 체계 수립(2)
  • 04
    제3과목 데이터 분석
  • [onc2005] ADsP301 3과목 - 핵심 정리
    [onc2005] ADsP302 3과목 - R기초
    [onc2005] ADsP303 3과목 - R그래픽기능(1)
    [onc2005] ADsP304 3과목 - R그래픽기능(2)
    [onc2005] ADsP305 3과목 - 데이터마트
    [onc2005] ADsP306 3과목 - 데이터마트(2)
    [onc2005] ADsP307 3과목 - 결측값 처리와 이상값 검색
    [onc2005] ADsP308 3과목 - 통계 표본 추출 방법(1)
    [onc2005] ADsP309 3과목 - 통계 표본 추출 방법(2)
    [onc2005] ADsP310 3과목 - 자료 측정과 통계적 분석 방법
    [onc2005] ADsP311 3과목 - 확률 변수
    [onc2005] ADsP312 3과목 - 추정
    [onc2005] ADsP313 3과목 - 모집단의 모수에 대한 검정방법
    [onc2005] ADsP314 3과목 - 기술통계
    [onc2005] ADsP315 3과목 - 공분산과 상관계수
    [onc2005] ADsP316 3과목 - 상관분석
    [onc2005] ADsP317 3과목 - 회귀분석의 개요
    [onc2005] ADsP318 3과목 - 단순선형회귀
    [onc2005] ADsP319 3과목 - 다중 회귀분석
    [onc2005] ADsP320 3과목 - 선형 회귀 분석
    [onc2005] ADsP321 3과목 - 최적 회귀 방정식
    [onc2005] ADsP323 3과목 - 다차원 척도법
    [onc2005] ADsP325 3과목 - 머신러닝 개념과 지도학습 비지도학습 강화학습 이해
    [onc2005] ADsP326 3과목 - 머신러닝 용어정리 및 정리
    [onc2005] ADsP327 3과목 - 데이터 마이닝
    [onc2005] ADsP328 3과목 - 지도학습의 분류분석과 회귀분석 비교
    [onc2005] ADsP329 3과목 - 과적합과 데이터 분할방법
    [onc2005] ADsP331 3과목 - ROC그래프
    [onc2005] ADsP332 3과목 - 이익도표와 향상도 곡선
    [onc2005] ADsP333 3과목 - 의사결정 나무(1)
    [onc2005] ADsP334 3과목 - 의사결정 나무(2)
    [onc2005] ADsP335 3과목 - 앙상블 모형
    [onc2005] ADsP336 3과목 - 로지스틱 모형
    [onc2005] ADsP337 3과목 - k근접이웃과 SVM
    [onc2005] ADsP338 3과목 - 인공신경망 모형
    [onc2005] ADsP339 3과목 - 역전파
    [onc2005] ADsP340 3과목 - 군집분석의 계층적 분석
    [onc2005] ADsP341 3과목 - 군집분석의 비계층적 분석
    [onc2005] ADsP342 3과목 - 군집분석의 혼합분포군집 SOM 실루엣계수 분석
    [onc2005] ADsP343 3과목 - 연관분석의 개요와 형태
    [onc2005] ADsP344 3과목 - 연관분석의 장단점과 순차분석
    [onc2005] ADsP345 3과목 - 연관분석 문제풀이
  • 05
    과목별 기출문제 풀이
  • [onc2005] ADsP401 마무리 1과목 기출문제풀이(1)
    [onc2005] ADsP402 마무리 1과목 기출문제풀이(2)
    [onc2005] ADsP403 마무리 1과목 기출문제풀이(3)
    [onc2005] ADsP404 마무리 1과목 기출문제풀이(4)
    [onc2005] ADsP405 마무리 2과목 기출문제풀이(1)
    [onc2005] ADsP406 마무리 2과목 기출문제 풀이(2)
    [onc2005] ADsP407 마무리 2과목 기출문제 풀이(3)
    [onc2005] ADsP408 마무리 2과목 기출문제 풀이(4)
    [onc2005] ADsP409 마무리 3과목 기출문제 풀이(1)
    [onc2005] ADsP410 마무리 3과목 기출문제 풀이(2)
    [onc2005] ADsP411 마무리 3과목 기출문제 풀이(3)
    [onc2005] ADsP412 마무리 3과목 기출문제 풀이(4)
    [onc2005] ADsP413 마무리 3과목 기출문제 풀이(5)
    [onc2005] ADsP414 마무리 3과목 기출문제 풀이(6)
    [onc2005] ADsP415 마무리 3과목 기출문제 풀이(7)
    [onc2005] ADsP416 마무리 3과목 기출문제 풀이(8)
    [onc2005] ADsP417 주관식 테스트 1과목 기출문제(1)
    [onc2005] ADsP418 주관식 테스트 1과목 기출문제(2)
    [onc2005] ADsP419 주관식 테스트 1과목 기출문제(3)
    [onc2005] ADsP420 주관식 테스트 2과목 기출문제(1)
    [onc2005] ADsP421 주관식 테스트 2과목 기출문제(2)
    [onc2005] ADsP422 주관식 테스트 2과목 기출문제(3)
    [onc2005] ADsP423 주관식 테스트 3과목 기출문제(1)
    [onc2005] ADsP424 주관식 테스트 3과목 기출문제(2)
    [onc2005] ADsP425 주관식 테스트 3과목 기출문제(3)
    [onc2005] ADsP426 주관식 테스트 3과목 기출문제(4)
    [onc2005] ADsP427 주관식 테스트 3과목 기출문제(5)
Recent Update|2024. 01. 09
Instructor Introduction
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다." 마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로, 2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간! 이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다. 마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다. 1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content 2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum 마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

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