빅데이터 탐색! 빅데이터 분석기사 필기시험도 탐색!
데이터 전처리 과정부터 통계 기법 이해까지, 전문적인 지식 없이도 바로 시작하는 자격증 준비!
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데이터 전처리 과정부터 통계 기법 이해까지,
전문적인 지식 없이도 바로 시작하는 자격증 준비!
- 데이터 전처리 및 데이터 탐색
- 기술 통계 및 추론 통계 기법 이해
- 완벽한 자격 검정 시험 준비를 위한 필수 이론 및 요점 정리
- 유형별 기출 문제 풀이 및 해설
빅데이터분석기사 필기 2과목도 쉽게 준비하기!
데이터 시대의 진전에 따라 빅데이터 분석의 전문성이 더욱 중요해지고 있습니다!
이러한 필요성에 부응하여 빅데이터 분석기사 필기 2과목은 데이터 정제, 분석 변수 처리, 데이터 탐색 기초 및 고급 데이터 탐색, 기술통계, 그리고 추론통계까지 다양한 고급 기술을 제공합니다.
이 과정을 통해 데이터 분석의 깊이를 더하고, 전문성을 입증할 수 있습니다!
그러나, 빅데이터에 대한 지식이나 분석을 위한 통계적 지식이 부족해서 걱정이신가요?
마소캠퍼스는 이번 강의를 통해 통계와 데이터 분석의 기초 지식이 없는 분들도 빅데이터 분석기사 시험에 자신감을 갖고 도전할 수 있는 역량을 한번에 준비할 수 있도록 구성했습니다.
이번에 소개할 빅데이터 분석기사 필기 2과목 강의에서는 데이터의 결측치 및 이상치 처리와 같은 데이터 전처리부터 효과적인 분석 변수 처리법을 배우게 됩니다. 또한, 데이터 탐색에서는 상관관계 분석과 기초 통계량 추출을 통해 데이터를 깊이 있게 이해하고, 고급 데이터 탐색 기법으로 비정형 데이터 분석까지 다루어 집니다.
특히, 이 과목은 기술통계와 추론통계를 통해 데이터를 요약하고, 기본적인 통계 방법부터 고급 통계 방법을 배우며 실제 데이터로부터 유의미한 결론을 도출하는 방법을 학습합니다.
아직도 전문가 영역? 아닙니다!
여러분도 빅데이터 분석 전문가가 될 수 있습니다.
데이터 분석 초보자도 전문가처럼 성장할 수 있는 이 강의를 통해 여러분은 빅데이터 분석기사로서의 첫걸음을 디딜 수 있습니다.
“빅데이터 분석기사 필기 2과목”에서 여러분의 잠재력을 발견하고, 데이터 드리븐 시대의 중요한 역할을 준비하세요!
본 강의는 빅데이터 분석기사 필기 2과목 전반에 걸쳐 데이터 정제부터 고급 통계적 분석까지 폭넓게 다루며, 데이터 분석의 고급 이론을 체계적으로 배울 수 있는 과정입니다.
- 2과목 빅데이터 고급 분석 핵심 이론!
2과목에서는 데이터 정제 기술에서 시작해 분석 변수 처리, 기술통계, 추론통계에 이르기까지
빅데이터의 실용적인 분석 기법을 핵심적인 내용으로 쉽고 유용하게 제공합니다.
- 빅데이터 분석을 위한 체계적 접근
자격증 준비뿐만 아니라, 빅데이터 분석을 어떻게 시작해야 할지 막막한 비전공자나 초보자도
본 강의를 통해 시험에 필요한 고급 분석 지식과 통계 지식을 습득할 수 있습니다.
- 주요 기출 문제로 실전 경험 쌓기!
핵심 이론 설명과 함께, 데이터 탐색, 변수 처리, 통계적 분석 등 다양한 주제에 대한
대표 유형의 기출 문제를 같이 풀어보며 합격을 위한 확실한 준비 과정을 지원합니다.
- 단기간에 빅데이터 분석 자격증 취득을 목표로 하는 분
- 빅데이터 분석 관련 취업 또는 커리어를 쌓고 싶은 모든 분
- 빅데이터가 무엇이고 어떻게 활용되는지 배우고 싶은 분
- IT업계로 입사/직무전환/리스킬을 꿈꾸는 분
빅데이터 분석기사 필기 2과목 강의를 수료하고 나면,
데이터 분석 분야에서 중요한 역량을 갖추게 됩니다.
이 강의는 데이터 분석에 대한 기초 지식을 바탕으로
더 심화된 내용을 알고 싶은 분들에게 적합하며,
현직 데이터 분석가까지 모든 수준의 학습자에게 적합합니다.
- 데이터 정제와 처리 능력 향상
- 다양한 분석 방법과 변수 처리 기술 습득
- 데이터 탐색과 해석 능력 강화
이 강의를 통해 필요한 데이터 분석 기술을 습득하고,
빅데이터 분석 분야에서 전문성을 쌓아 나가는 여정을 시작할 준비를 하세요.
1. 데이터 이상값 처리하기!
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3. 기술 통계 알아보기!
![BDA0504](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA0504.gif)
2. 고급 데이터 탐색 기법!
![BDA0401](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA0401.gif)
4. 가설 세우고 검정하기
![BDA0604](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2024/05/BDA0604.gif)
Q. 빅데이터 분석기사 필기 2과목은 어떤 주제를 다루나요?
A. 본 강의는 데이터 정제, 분석 변수 처리, 데이터 탐색, 고급 데이터 탐색, 기술통계 및 추론통계 등을 포괄합니다. 고급 분석 기술과 통계적 방법을 이해하고 학습합니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요?
A. 기본적인 데이터 분석과 통계 지식이 도움이 되지만, 강의는 기초부터 차근차근 설명하기 때문에 사전 지식이 없는 분들도 충분히 수강할 수 있습니다. 중요한 개념들은 기본부터 심화까지 체계적으로 다루어집니다.
Q. 이 강의가 데이터 분석 기술 향상에 어떻게 도움이 되나요?
A. 본 강의는 데이터의 정제부터 고급 통계 분석까지, 실무에서 직면할 수 있는 다양한 상황에 대응할 수 있는 분석 기술을 제공합니다. 특히, 데이터의 이상값 처리, 변수 선택 및 변환, 차원 축소 등의 기술을 통해 보다 정교한 데이터 모델링을 할 수 있게 됩니다.
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- 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
- 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
- 강의 교안 및 실습파일은 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.
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“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.
커리큘럼
00. 교재 다운로드 센터 | |||
[onc2008]BDA0000 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
01. 데이터 정제 | |||
[onc2008]BDA0101 데이터 정제 | FREE | 00:08:23 | |
[onc2008]BDA0102 데이터 결측값 처리 | 00:12:47 | ||
[onc2008]BDA0103 데이터 이상값 처리 | 00:15:33 | ||
[onc2008]BDA0104 기출변형문제 | 00:10:44 | ||
02. 분석 변수 처리 | |||
[onc2008]BDA0201 변수 개념 | 00:11:50 | ||
[onc2008]BDA0202 변수 선택 | 00:12:30 | ||
[onc2008]BDA0203 기출변형문제 | 00:01:24 | ||
[onc2008]BDA0204 차원 축소 개념 | FREE | 00:11:59 | |
[onc2008]BDA0205 차원 축소-주성분 분석 | 00:14:20 | ||
[onc2008]BDA0206 차원 축소-요인분석다차원척도법 | 00:06:54 | ||
[onc2008]BDA0207 기출변형문제 | 00:08:22 | ||
[onc2008]BDA0208 파생변수 생성 | 00:03:48 | ||
[onc2008]BDA0209 변수 변환-1 | 00:11:04 | ||
[onc2008]BDA0210 변수 변환-2 | 00:08:42 | ||
[onc2008]BDA0211 기출변형문제 | 00:07:47 | ||
[onc2008]BDA0212 불균형 데이터 처리-1 | 00:11:35 | ||
[onc2008]BDA0213 불균형 데이터 처리-2 | 00:12:33 | ||
[onc2008]BDA0214 기출변형문제 | 00:04:53 | ||
03. 데이터 탐색 기초 | |||
[onc2008]BDA0301 데이터 탐색 개요 | FREE | 00:13:17 | |
[onc2008]BDA0302 상관관계 개념 | 00:13:44 | ||
[onc2008]BDA0303 상관관계 분석 | 00:10:25 | ||
[onc2008]BDA0304 기출변형문제 | 00:06:48 | ||
[onc2008]BDA0305 통계의 개념 | 00:06:18 | ||
[onc2008]BDA0306 기초통계량 추출 및 이해 | 00:22:48 | ||
[onc2008]BDA0307 기출변형문제 | 00:04:46 | ||
04. 고급 데이터 탐색 | |||
[onc2008]BDA0401 시각적 데이터 탐색 | FREE | 00:17:53 | |
[onc2008]BDA0402 기출변형문제 | 00:03:04 | ||
[onc2008]BDA0403 시공간 데이터 탐색 | 00:04:10 | ||
[onc2008]BDA0404 다변량 데이터 탐색 | 00:06:35 | ||
[onc2008]BDA0405 비정형 데이터 탐색 | 00:09:21 | ||
05. 기술통계 | |||
[onc2008]BDA0501 데이터 요약 | 00:19:15 | ||
[onc2008]BDA0502 표본추출 | 00:14:23 | ||
[onc2008]BDA0503 기출변형문제 | 00:03:41 | ||
[onc2008]BDA0504 확률 | 00:11:53 | ||
[onc2008]BDA0505 확률분포의 개념 | 00:16:53 | ||
[onc2008]BDA0506 이산형 확률분포 | 00:16:22 | ||
[onc2008]BDA0507 기출변형문제 | 00:07:23 | ||
[onc2008]BDA0508 연속확률분포-1 | 00:19:05 | ||
[onc2008]BDA0509 연속확률분포-2 | 00:13:32 | ||
[onc2008]BDA0510 기출변형문제 | 00:07:27 | ||
[onc2008]BDA0511 표본분포 | 00:09:25 | ||
[onc2008]BDA0512 기출변형문제 | 00:05:48 | ||
06. 추론통계 | |||
[onc2008]BDA0601 점추정 | 00:10:23 | ||
[onc2008]BDA0602 구간추정 | 00:11:24 | ||
[onc2008]BDA0603 기출변형문제 | 00:07:27 | ||
[onc2008]BDA0604 가설검정 | 00:22:23 | ||
[onc2008]BDA0605 평균검정 1 | 00:07:12 | ||
[onc2008]BDA0606 평균검정 2 | 00:11:39 | ||
[onc2008]BDA0607 기출변형문제 | 00:08:10 |