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빅데이터분석 기사 R

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?

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!

슬통

과 함께라면

빅분기 자격증

어렵지 않아요!

빅데이터 분석 기사

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

R 만의 강점!

강력한 데이터 처리 및 분석 기능

데이터 시각화, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 기능을 지원하며, 복잡한 데이터 조작을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

방대한 패키지 생태계

CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 같은 저장소에서 수천 개의 패키지를 제공해, 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.

오픈소스 및 무료

누구나 자유롭게 사용할 수 있으며, 지속적인 커뮤니티 지원으로 발전하고 있습니다.

통계 및 연구 친화적

다양한 통계 모델과 기법을 기본적으로 지원하여 학계와 연구기관에서 많이 활용됩니다.

수업 전, 필요한 선수 지식!

R 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 R

수업 총 72개 (총 -시간 -분)

= 텍스트

= 영상

  • 요약 강의자료 다운로드
  • 수업 영상 등록 일정 공지
  • 빅데이터분석기사 시험소개
  • R 패키지 설치 파일
  • Rstudio 세팅(window)
  • Rstudio 세팅(Mac)
  • 팩터(Factor) 이해하기
  • 함수와 조건문, 반복문 이해하기
  • R 프로그래밍 첫걸음
  • 데이터 클래스와 변환 이해하기
  • 벡터와 행렬 친해지기
  • 리스트 파고들기
  • 데이터프레임, 티블 이해하기
  • dplyr 파고들기
  • lubridate로 날짜형 데이터 다루기
  • stringr로 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
  • 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 이해하기
  • 서포트 벡터 머신
  • 회귀지표, 편향/분산 트레이드오프 이해하기
  • K-최근접 이웃 이해하기
  • 의사결정나무 이해하기
  • 배깅/랜덤 포레스트 이해하기
  • 그레디언트 부스팅 이해하기
  • 서포트 벡터 머신
  • 군집 유효성 지표 이해하기
  • 군집분석 전 처리, K-평균 군집
  • 군집의 수 정하기
  • 계층적 군집분석
  • DBSCAN(시험 외)
  • 확률과 확률변수 이해하기
  • 확률분포 다루기
  • 통계적 추정/검정의 근본(fundamental)을 이해하기
  • t-검정, F-검정 이해하기
  • 분포 비교 방법 이해하기
  • 카이제곱 검정 이해하기
  • ANOVA 이해하기
  • 비모수 검정 이해하기
  • 상관계수, 단순선형회귀 이해하기
  • 단순 선형회귀 이해하기
  • 다중 선형회귀, 모델 평가지표 이해하기
  • 모델 기본 가정 검토하기
  • 로지스틱 회귀 기본원리 이해하기
  • 로지스틱 회귀모델 피팅하기
  • 기출문제 1
  • 기출문제 2
  • 기출문제 3
  • 기출문제 4
  • 기출문제 5
  • 기출문제 6
  • 기출문제 7

빅데이터분석기사 R

bBig-R

월 \29,800

(5개월 할부시)

총 \149,000

강사
수업 수
수강 기한
난이도

이삭
72개 (-시간 -분)
12개월
입문 – 초급 – 중급