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빅데이터분석 기사 Python

나 수학이 약한데 괜찮을까?

혼자 공부하기엔 너무 막막해, 강의를 들으면 흐름을 잡을 수 있을까?

코딩 경험이 거의 없는데, 나도 할 수 있을까?

빅데이터… 말만 들어도 어렵다! 어디서부터 시작해야 할까?

빅데이터 분야가 취업에 도움이 될까?

빅데이터분석 기사

어떻게 시작해야 하나요?

합격을 위한 최고의 선택

빅데이터 분석 기사

Python 실기

교재와 함께 배우는 강의

강의와 교재를 함께 활용하면 학습 효과가 2배! 더 체계적이고 효과적인 공부법을 만나보세요.

교재와 강의를 함께하면,
학습효과도 2 배!

아직 교재가 없으신가요?

빅데이터 분석 기사

이런분들에게 필요합니다

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데이터 분석 입문자

체계적인 학습을 원하는 초보자에게 적합합니다.

기초부터 실무까지 배울 수 있어 데이터 분석 입문자에게 좋은 선택이에요.

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IT 개발 직군 종사자

프로그래밍을 활용한 데이터 분석을 배우고 싶은 개발자, 엔지니어에게 유용합니다.

Python, SQL 등을 활용한 데이터 처리 능력을 키울 수 있습니다.

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마케팅 기획 담당자

데이터 기반 의사결정 능력을 키우고 싶은 마케팅 및 기획 담당자에게 추천합니다.

고객 데이터 분석, 시장 트렌드 예측 등에 활용할 수 있습니다.

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금융 제조업 담당자

금융, 제조업에서 데이터 분석을 활용해 업무 효율성을 높이고 싶은 사람에게 적합합니다.

리스크 관리, 품질 개선, 생산 최적화 등에 데이터 분석이 필수적입니다.

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취업 이직 준비자

데이터 분석 관련 직무로 취업하거나 이직을 고려하는 사람에게 경쟁력을 높여줄 수 있습니다.

기업에서 데이터 분석 능력을 중요하게 평가하는 만큼, 자격증이 도움이 될 수 있습니다.

빅분기 자격증

막막했던 통계공부,

슬기로운 통계생활과 함께 하세요!

빅데이터 분석기사 준비생들을 위한,

질문 게시판

빅데이터 분석기사 준비, 혼자 고민하지 마세요!
궁금한 점이 있다면 질문게시판에서 함께 해결해요.
여러분의 합격을 응원합니다!

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과 함께라면

빅분기 자격증

어렵지 않아요!

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자격증, 왜 필요할까요?

취업 경쟁력 강화

데이터 분석 관련 직무에서 공식적인 역량을 인정받아 취업에 유리합니다.

많은 기업에서 자격증 소지자에게 가산점을 부여하고 있습니다.

다양한 직무로 확장 가능

빅데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 여러 직무로 진출 할 수 있습니다.

비전공자도 도전 가능

체계적인 학습을 통해 데이터 분석 전문가로 성장할 수 있으며, 비전공자도 충분히 취득할 수 있는 자격증입니다.

미래 전망이 밝음

AI, 머신러닝, 데이터 분석이 핵심 기술로 자리 잡으면서 데이터 전문가에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.

빅데이터 분석 기사

Python 만의 강점!

풍부한 라이브러리

pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn 등 강력한 데이터 분석 및 시각화 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

머신러닝과 딥러닝을 위한 tensorflow, pytorch도 지원합니다.

코드가 간결하고 직관적

Python은 문법이 간결해서 코드 작성이 쉽고 빠릅니다.

다른 프로그래밍 언어보다 적은 코드로 복잡한 분석이 가능합니다.

빠른 데이터 처리 및 자동화 가능

데이터 전처리, 정제, 변환 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

반복적인 작업을 자동화하는 데도 유리합니다.

강력한 커뮤니티 및 오픈소스 지원

은 개발자들이 Python을 사용하며, 인터넷에는 다양한 예제와 해결 방법이 공유되어 있어 학습이 용이합니다.

수업 전, 필요한 선수 지식!

파이썬 기초부터 학습 가능하여 선수 지식은 필요 없습니다.

빅데이터분석기사 실기 대비 강의이며, 필기 시험 합격 후 수강하면 더 효과적입니다.

코딩 기본 이해가 있으면 학습에 도움이 됩니다.

빅분기 자격증은

통계생활

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커리큘럼

빅데이터 분석기사 Python

수업 총 81개 (총 -시간 -분)

= 텍스트

= 영상

  • 수업 업로드 일정 및 수업 소개
  • 빅데이터분석기사 시험소개
  • Colab 환경 세팅
  • 변수 개념 이해하기
  • 파이썬 연산자들 친해지기
  • 멤버십과 아이덴티티 연산자
  • 데이터 타입 – 개념 이해하기
  • 데이터 타입 – 숫자형
  • 데이터 타입 – 문자형
  • 데이터 타입 – 리스트
  • 리스트 내장함수들
  • 데이터 타입 – 튜플
  • 데이터 타입 – 딕셔너리
  • 함수와 친해지기
  • 조건문, 반복문 이해하기
  • 넘파이 벡터와 친해지기
  • 넘파이 벡터와 친해지기(심화)
  • [연습문제] 넘파이 벡터와 친해지기
  • 행렬과 배열 가지고 놀기
  • [연습문제] 행렬과 배열 가지고 놀기
  • 판다스 데이터프레임과 친해지기
  • [연습문제] 판다스 데이터프레임과 친해지기
  • 판다스로 날짜형 데이터 다루기
  • 판다스로 문자열 데이터 다루기
  • [연습문제] 판다스로 날짜형, 문자열 데이터 다루기
  • 데이터 전처리 개요
  • 데이터 분할 기법 이해하기
  • 결측치 처리 기법 이해하기
  • 범주형 변수 처리 기법 이해하기
  • 변수 변환, 정규화 이해하기
  • 수치형 변수 이산화 기법 이해하기
  • 이상치 처리 기법 이해하기
  • 차원 축소 활용하기
  • ColumnTransformer 활용하기
  • 데이터 누수 이해하기
  • 교차 검증 이해하기
  • 그리드 서치 실습하기
  • 회귀지표, 편향/분산 트레이드오프 이해하기
  • K-최근접 이웃 이해하기
  • 의사결정나무 이해하기
  • 배깅/랜덤 포레스트 이해하기
  • 그레디언트 부스팅
  • 서포트 벡터 머신 이해하기
  • [모범답안] 머신러닝 모델링(회귀)
  • 분류 지표 이해하기
  • K-최근접 이웃 이해하기
  • 의사결정나무 이해하기
  • 배깅/랜덤 포레 이해하기
  • 그레디언트 부스팅 이해하기
  • 서포트 벡터 머신 이해하기
  • [모범답안] 머신러닝 모델링(분류)
  • 군집 유효성 지표 이해하기
  • K-평균 군집
  • 군집 유효성 지표 이해하기
  • 계층적 군집분석
  • DBSCAN
  • 확률과 확률변수 이해하기
  • 확률분포 다루기
  • 가설 검정 기초 이해하기
  • t-검정 파헤치기
  • 분포 비교 방법 이해하기
  • 카이제곱 검정 이해하기
  • [연습문제] 카이제곱 검정 이해하기
  • 분산분석과 사후검정 이해하기
  • [연습문제] 분산분석과 사후검정 이해하기
  • 비모수 검정 이해하기
  • 상관계수 이해하기
  • 다중선형회귀 이해하기
  • 다중 선형회귀 이해하기
  • 모델 비교, 가정 체크하기
  • [연습문제] 통계 모델링 : 선형 회귀
  • 로지스틱회귀 기본 원리 이해하기
  • 로지스틱회귀 피팅하기
  • [연습문제] 로지스틱 회귀
  • 기출문제 1
  • 기출문제 2
  • 기출문제 3
  • 기출문제 4
  • 기출문제 5
  • 기출문제 6
  • 기출문제 7

빅데이터분석기사 Python

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월 \29,800

(5개월 할부시)

총 \149,000

강사
수업 수
수강 기한
난이도

이삭, 김상돈
81개 (-시간 -분)
12개월
입문 – 초급 – 중급

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