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강의 ∙ 빅데이터 자격증 ∙ 빅데이터분석기사
ADsP + 빅분기 (필기+실기 Python) 올인원 강좌 | 26년 시험 대비, 25년 기출풀이 및 전략 포함
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3. 1강으로 구성된 개별강의는 원칙적으로 환불이 불가합니다. 단, 개별강의를 수강하지 않은 경우 5일 이내에 전액 환불이 가능합니다.


4. 강의자료를 다운로드 받는 경우, 환불이 불가합니다.


5. 특별강의는 이벤트성 강의, 비정규 강의, 특별기획 강의 등으로서 이는 결제 시 고지한 바에 따라 별도의 수강 취소, 변경 및 환불규정이 적용될 수 있습니다.


6. 무통장 입금의 경우 환불 시 타행 은행 이체 수수료는 수강생 개인이 부담합니다.




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커리큘럼 총 207개 수업 (45:44:19)
  • 26년 빅데이터분석기사 실기 시험 준비 가이드
    • 26년 빅데이터분석기사 실기 시험 준비 가이드
  • ADsP 1강: 3과목 데이터분석
    • 인사/강좌소개
    • 3과목 Intro
    • 통계기법 이해 - 기술통계, 데이터의 종류
    • 통계기법 이해 - 사건, 확률, 베이즈 정리
    • 통계기법 이해 - 확률변수, 이산확률분포, 베르누이시행
    • 통계기법 이해 - 포아송분포, 중심극한정리
    • 통계기법 이해 - 문제풀이(1)
    • 통계기법 이해 - 추론통계이론 1
    • 통계기법 이해 - 추론통계이론 2
    • 통계기법이해 - 문제풀이(2)
    • 데이터마이닝과 머신러닝 intro
    • 데이터 탐색 이론
    • 데이터탐색 문제풀이
    • 데이터전처리 이론
    • 데이터전처리 문제풀이
    • 데이터분할 이론 및 문제풀이
    • 과적합 이론 및 문제풀이
    • 선형회귀 이론 1
    • 선형회귀 이론 2
    • 선형회귀 문제풀이
    • 로지스틱 회귀이론 및 문제풀이
    • 의사결정나무 이론
    • 의사결정나무 문제풀이
    • 앙상블 이론 1
    • 앙상블 이론 2
    • 앙상블 문제풀이
    • 인공신경망 이론
    • 인공신경망 문제풀이
    • 모형평가 - 혼동행렬 이론 및 예제
    • 모형평가 - 혼동행렬 문제풀이
    • 모형평가 - ROC커브 및 이익도표와 향상도 곡선
    • 모형평가 - 분류성능 문제풀이
    • 군집분석 이론 1
    • 군집분석 이론 2
    • 군집분석 문제풀이
    • 연관분석 이론 및 문제풀이
    • 다변량 분석 이론 및 문제풀이
    • 시계열 분석 이론
    • 시계열 분석 문제풀이
  • ADsP 2강: 1과목 데이터 이해
    • 데이터의 이해 - 데이터와 정보 이론
    • 데이터의 이해 - 데이터와 정보 문제풀이
    • 데이터의 이해 - 데이터베이스의 정의, 특징, 활용
    • 데이터베이스 문제풀이
    • 데이터의 가치와 미래 이론
    • 데이터의 가치와 미래 문제풀이
    • 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 이론
    • 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 문제풀이
  • ADsP 3강: 2과목 데이터분석 기획
    • 데이터분석 기획의 이해 - 이론1
    • 데이터분석 기획의 이해 - 분석과제발굴(하향식접근법)
    • 데이터분석 기획의 이해 - 분석과제발굴(상향식접근법)
    • 데이터분석 기획의 이해 - 분석 프로젝트 관리 방안
    • 데이터분석 기획의 이해 문제풀이
    • 분석 마스터 플랜 - 마스터 플랜 수립
    • 분석 마스터플랜 - 분석거버넌스 체계수립
    • 분석 마스터플랜 - 문제풀이
  • 26년 4월 ADsP 시험 대비 Live 특강
    • 26.04.26 adsp 시험 직전 live 특강
  • 필기 챕터1: 3과목
    • 인사/강좌소개
    • 분석모형설계
    • 데이터분할 이론 및 문제풀이
    • 선형회귀 이론 1
    • 선형회귀 이론 2
    • 선형회귀 문제
    • 로지스틱 회귀 이론
    • 로지스틱 회귀 문제
    • 서포트 벡터 머신(SVM) 이론
    • 서포트 벡터 머신(SVM) 문제
    • 의사결정나무 이론
    • 의사결정나무 문제풀이
    • 앙상블 이론 1
    • 앙상블 이론 2
    • 앙상블 문제풀이
    • K-NN 이론 및 문제
    • 인공신경망 이론 1
    • 인공신경망 이론 2
    • 인공신경망 이론 3
    • 인공신경망 문제 1
    • 인공신경망 문제 2
    • 군집분석 이론 1
    • 군집분석 이론 2
    • 군집분석 문제
    • 연관분석 이론 및 문제
    • 다변량분석 이론 및 문제
    • 비정형데이터 분석 이론 및 문제
    • 시계열분석 이론
    • 시계열분석 문제
    • 비모수통계 이론 및 문제
    • 범주형 자료(상대위험도와 오즈비)
  • 필기 챕터2: 4과목
    • 분석모형평가(회귀성능 이론)
    • 분석모형평가(회귀성능 문제)
    • 분석모형평가(분류성능 이론)
    • 분석모형평가(분류성능 예제)
    • 분석모형평가(분류성능, ROC Curve)
    • 분석모형평가(분류성능 문제&모형진단과 교차검증)
    • 분석모형개선(과적합방지)
    • 분석모형개선(매개변수 최적화&분석모형융합&최종모형 선정)
    • 분석결과 해석 및 활용(시각화 이론)
    • 분석결과 해석 및 활용(시각화 문제 1)
    • 분석결과 해석 및 활용(시각화 문제 2)
    • 분석결과 해석 및 활용(분석결과 해석&활용)
  • 필기 챕터3: 2과목
    • 2과목 설명
    • 통계기법 이해(기술통계, 데이터의 종류)
    • 통계기법 이해(사건, 확률, 베이즈 정리)
    • 통계기법 이해(확률변수, 이산확률분포, 베르누이 실행)
    • 통계기법 이해(포아송분포, 중심극한정리)
    • 통계기법 이해(추론통계 이론)
    • 통계기법 이해 문제 1
    • 통계기법 이해 문제 2(24년 기출 복원)
    • 데이터 탐색 이론
    • 데이터 탐색 문제 1
    • 데이터 탐색 문제 2(24년 기출 복원)
    • 데이터 전처리 결측값
    • 데이터 전처리 이상값
    • 데이터 전처리(축소, 변환, 변수선택방법)
    • 데이터 전처리(분석 변수 처리)
    • 데이터 전처리 문제 1
    • 데이터 전처리 문제 2(24년 기출문제 복원)
  • 필기 챕터4: 1과목
    • 1과목 tip 및 빅데이터의 이해
    • 데이터 분석계획
    • 데이터 수집 및 저장계획
    • 1과목 문제풀이
    • 1과목 24년 기출복원 1
    • 1과목 24년 기출복원 2
  • 빅데이터분석기사 필기 10회 기출문제풀이
    • 1과목 기출문제풀이
    • 2과목 기출문제풀이
    • 3과목 기출문제풀이
    • 4과목 기출문제풀이
  • 빅데이터분석기사 필기 11회 기출문제풀이
    • 1과목 기출문제풀이
    • 2과목 기출문제풀이
    • 3과목 기출문제풀이
    • 4과목 기출문제풀이
  • 25년 8월 필기시험 대비 Live특강
    • 25년 8월 필기시험 대비 Live특강
  • 26년 4월 필기시험 대비 Live특강
    • 26년 4월 필기시험 대비 Live특강
  • 실기 1유형
    • 인사/강의소개
    • 1유형 문제유형 및 학습순서
    • 데이터 타입 및 기초통계량
    • 데이터 인덱싱, 필터링, 정렬 변경
    • 결측치, 이상치, 중복값 처리
    • 데이터 scaling&합치기&날짜 및 시간&Index 다루기
    • 실기 체험환경 설명(groomIDE)
    • 1유형 문제풀이(1~5)
    • 1유형 문제풀이(6~10)
    • 1유형 문제풀이(11~14)
    • 1유형 문제풀이(15~20)
    • 1유형 문제풀이(21~24)
    • 1유형 문제풀이(25~27)
    • 문자열 다루기
    • 데이터 병합(concat과 merge)
    • 데이터 그룹화 및 결측치 처리
    • 데이터 재구조화(pivot table과 melt)
    • 함수 다루기 1
    • 함수 다루기 2
    • 함수 다루기 3
    • 반복문 다루기 1
    • 반복문 다루기 2
    • 반복문 다루기 3
    • 반복문 다루기 4
    • 1유형 문제풀이(28~35)
    • 1유형 문제풀이(36~38)
    • 1유형 문제풀이(39~40)
    • 1유형 문제풀이(41~43)
  • 실기 2유형
    • 제 2유형 문제풀이(iris) - part 1
    • 제 2유형 문제풀이(iris) - part 2
    • 제 2유형 문제풀이(titanic) - part 1
    • 제 2유형 문제풀이(titanic) - part 2
    • 제 2유형 이해하기
    • 데이터 탐색 및 전처리
    • 모델링 및 성능평가
    • 제 2유형 문제풀이(wine) - part 1
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    • 제 2유형 문제풀이(diabetes) - part 1
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    • ANOVA 문제풀이
    • 카이제곱
    • 다중 선형회귀 및 상관분석
    • 로지스틱 회귀
    • 체험환경 3유형 문제이론(25.06 업데이트)
    • 체험환경 3유형 실습(25.06 업데이트)
  • 빅데이터분석기사 실기 7회 기출문제풀이
    • 1유형&2유형
    • 3유형
  • 빅데이터분석기사 실기 8회 기출문제풀이
    • 1유형 기출문제풀이
    • 2유형 기출문제풀이
    • 3유형 기출문제풀이
  • 빅데이터분석기사 실기 9회 기출문제풀이
    • 1유형 기출풀이 1
    • 1유형 기출풀이 2
    • 1유형 기출풀이 3
    • 2유형 기출풀이
    • 3유형 기출풀이
  • 빅데이터분석기사 실기 10회 기출문제풀이
    • 1유형 기출풀이
    • 2유형 기출풀이
    • 3유형 기출풀이
  • 빅데이터분석기사 실기 11회 기출문제풀이
    • 1유형 기출문제풀이 part 1
    • 1유형 기출문제풀이 part 2
    • 2유형 기출문제풀이
    • 3유형 기출문제풀이
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  • 총 207개 수업 (45:44:19)
  • 수강기간 : 365일
  • 수료증 : 발급
  • 난이도 : 입문

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