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유의사항
- HRD-Net 및 러닝핏 수강신청은 "영업일 기준 학습시작 전일 오후 5시 30분"에 마감됩니다.
- 국민내일배움카드 과정은 반드시 HRD-Net 온라인 수강신청 절차를 동시에 진행해야 합니다.
* 평가 및 과제는 모바일로 참여가 불가합니다.

- 교재는 내일배움카드로 구입되지 않습니다.
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[핵집] 빅데이터 분석기사(필기)
과정분류
NCS직무분류 : 20010105 빅데이터분석
강의정보
64강, 수강기간 60일
신청유형
학습기간
2025-04-29 ~ 2025-06-27
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과정소개 수료기준 강의구성 수강후기
과정소개

Emotion Icon빅데이터는 내가 꽉 잡고 있지

 

21세기 디지털 시대에 꼭!! 필요한 빅데이터 분석 능력Emotion Icon

핵심이론만 깔~끔하게 정리한 시험 대비 과정 수강하고

국가기술자격증인 빅데이터 분석기사 자격증 취득에 도전해봐요Emotion Icon

학습목표 및 대상

Emotion Icon 이 과정을 수강하면

 

1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.

 

Emotion Icon이런 분들에게 추천드려요!


1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자

2. 빅데이터·인공지능 SW개발분야 관련 종사자

수강혜택

Emotion Icon이 과정을 이수하면


1.  데이터 분석 자격증 시험 완벽 대비

2.  학습 종료 후에도 복습 기간 1년동안 완벽하게 숙지 가능

3.  공기업 지원 시, 직무교육 이수 서류 가산점

강사소개
권태협 강사소개
강사명 권태협
약력

- 고려대학교 환경생태공학과 (석사졸업)

- LG CNS
김주현 강사소개
강사명 김주현
약력

- 건국대학교 소프트웨어학과 (학사졸업)

- LG CNS / Data Scientist
박진원 강사소개
강사명 박진원
약력

- 성균관대학교 통계학 (학사졸업)

- LG CNS D&A사업부 빅데이터엔지니어링팀
이경숙 강사소개
강사명 이경숙
약력

- 서울대학교 산업공학과 (학사졸업)

- LG CNS
최예신 강사소개
강사명 최예신
약력

- 서울과학기술대학교 산업정보시스템 (석사졸업)

- LG CNS
교재정보
빅데이터분석기사 필기 한권완성
빅데이터분석기사 필기 한권완성
29,700원
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수료기준
수료기준
평가기준 진도율 진행단계평가 최종평가 총점
반영비율 - 10% 90% 100점
수료기준 80% - - 60점
강의목차
차시 강의명
1차시 빅데이터 분석 개요(1) (29분 11초)
2차시 빅데이터 분석 개요(2) (31분 15초)
3차시 빅데이터 개요 및 활용 (33분 51초)
4차시 빅데이터 기술 및 제도(1) (32분 20초)
5차시 빅데이터 기술 및 제도(2) (31분 46초)
6차시 빅데이터 기술 및 제도(3) (33분 25초)
7차시 분석방안 수립(1) (31분 22초)
8차시 분석방안 수립(2) (31분 14초)
9차시 분석방안 수립(3) (31분 48초)
10차시 분석방안 수립(4) (32분 17초)
11차시 분석작업 계획 (33분 38초)
12차시 데이터 수집 및 전환(1) (28분 33초)
13차시 데이터 수집 및 전환(2) (29분 51초)
14차시 데이터 적재 및 저장 (33분 33초)
15차시 통계 이해 (31분 48초)
16차시 데이터 전처리 (33분 1초)
17차시 분석변수 처리(1) (30분 6초)
18차시 분석변수 처리(2) (29분 7초)
19차시 분석변수 처리(3) (31분 3초)
20차시 분석변수 처리(4) (27분 19초)
21차시 데이터 탐색 기초(1) (28분 18초)
22차시 데이터 탐색 기초(2) (28분 29초)
23차시 데이터 탐색 기초(3) (32분 29초)
24차시 고급 데이터 탐색 (26분 58초)
25차시 기술 통계(1) (29분 20초)
26차시 기술 통계(2) (30분 30초)
27차시 기술 통계(3) (28분 30초)
28차시 추론 통계(1) (31분 47초)
29차시 추론 통계(2) (28분 36초)
30차시 분석 절차 수립 및 환경구축 (31분 36초)
31차시 회귀분석 (30분 0초)
32차시 로지스틱 회귀분석 (27분 24초)
33차시 의사결정나무 분석 (30분 47초)
34차시 인공신경망 분석 (30분 19초)
35차시 서포트벡터머신, 연관성분석 (31분 26초)
36차시 군집 분석 (33분 21초)
37차시 범주형 자료분석(1) (34분 47초)
38차시 범주형 자료분석(2) (31분 8초)
39차시 다변량 분석(1) (31분 27초)
40차시 다변량 분석(2) (30분 27초)
41차시 시계열 분석(1) (31분 56초)
42차시 시계열 분석(2) (26분 8초)
43차시 베이지안 기법 (29분 32초)
44차시 딥러닝 분석(1) (31분 52초)
45차시 딥러닝 분석(2) (27분 33초)
46차시 딥러닝 분석(3) (31분 13초)
47차시 비정형 데이터 분석(1) (32분 52초)
48차시 비정형 데이터 분석(2) (29분 4초)
49차시 앙상블 분석 (1) (35분 56초)
50차시 앙상블 분석 (2) (32분 9초)
51차시 비모수 통계 (1) (31분 19초)
52차시 비모수 통계 (2) (31분 28초)
53차시 평가 지표(1) (28분 53초)
54차시 평가 지표(2) (27분 32초)
55차시 분석 모형 진단, 교차 검증 (28분 8초)
56차시 모수 유의성 검정, 적합도 검정 (29분 49초)
57차시 과대적합 방지 (29분 29초)
58차시 매개변수 최적화 (28분 11초)
59차시 분석 모형 융합, 최종 모형 선정 (29분 37초)
60차시 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가 (30분 29초)
61차시 시각화 개요, 시간 시각화 (31분 6초)
62차시 공간 시각화, 관계 시각화 (29분 21초)
63차시 비교 시각화, 인포그래픽 (28분 45초)
64차시 분석 결과 활용 (31분 23초)
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