🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정
📝 ADsP 2주 합격 올인원 패스
하루 딱 2시간씩, 2주 안에
ADsP 자격증 실전 준비 완성
국가공인 데이터분석 준전문가 시험의 3과목 핵심 이론부터 R 활용 데이터 분석까지 학습합니다.
과목별 기출문제와 주관식 테스트 풀이로 실전 감각까지 채워보세요!
107개학습 강의
24.70H강의 시간
3과목+ 기출 풀이
혹시 이런 경험 있으신가요?
ADsP, 도전은 하고 싶은데
어디서부터 공부해야 할지 막막하신가요?
BEFORE
혼자 준비하는 수험 방식
두꺼운 이론서를 처음부터 읽다가 1과목에서 시간을 다 씁니다
R과 통계가 나오는 3과목은 손도 못 대고 넘어갑니다
기출문제를 풀어도 왜 틀렸는지 설명해줄 사람이 없습니다
AFTER
올인원 패스로 준비하는 방식
핵심 키워드 중심으로 꼭 필요한 이론만 빠르게 정리합니다
통계 지식과 R 기초를 실습으로 익혀 3과목까지 대비합니다
강사님과 과목별 기출·주관식 풀이로 실전 감각을 키웁니다
이런 분들을 위해 준비했어요
코딩, 수학, 통계에 자신이 없어도
ADsP에 도전할 수 있습니다.
🎯단기 합격 목표자 — 짧은 기간 안에 ADsP 자격증 취득을 목표로 하는 분
💼데이터 커리어 준비생 — 데이터 분석·데이터 사이언스 분야로 취업하거나 커리어를 쌓고 싶은 분
🌐빅데이터 입문자 — 빅데이터가 무엇이고 어떻게 활용되는지 배우고 싶은 분
🧮통계·R 실습까지 원하는 분 — 통계 지식부터 데이터 마이닝 실습까지 한 번에 끝내고 싶은 분
시험 준비와 함께 데이터 분석 이론과 실무 기초까지 다져보세요!
실습 결과 미리보기
강의에서 직접 만들게 될 결과물입니다
3과목 핵심 개념과 기출 풀이 수업 화면을 미리 확인해보세요.
04-16
변수별 상관관계 파악하기
분석에 필요한 변수만 골라냅니다
04-34
지니지수로 정보 획득량 이해하기
다양성을 데이터로 나타내는 지니지수를 익힙니다
04-34
유형별 의사결정나무 알고리즘
빈출 키워드인 의사결정나무를 유형별로 정리합니다
05-16
강사님과 함께하는 실전 기출 풀이
기출문제 풀이로 합격까지의 지름길을 찾습니다
커리큘럼 특징
이론은 빠르게, 실전은 꼼꼼하게
2주 합격을 위한 3가지 특징
꼭 필요한 이론을 키워드로 압축하고, 남은 시간은 실전 문제 풀이에 집중합니다.
1
핵심 키워드 중심의 ‘빠른 이론 습득’
필수 이론 정리와 별도 제공되는 핵심 요점정리로 시험의 큰 흐름부터 차근차근 이해합니다.
2
시험 너머까지 이어지는 ‘데이터 분석 실무 기초’
데이터 분석 실무에 필수적인 통계 지식과 R 지식을 비전공자도 따라오도록 다룹니다.
3
하루 2시간, ‘2주 실전 준비 완성’
과목별 최신 기출문제 풀이로 문제은행형 시험을 2주 완성 목표로 전략적으로 준비합니다.
강의 수강 이후
수강 후 당신은 이런 사람이 됩니다
🗺️
분석 기획자
상황에 맞는 분석 방법론을 고르는
KDD, CRISP-DM 등 분석 방법론과
전반적인 데이터 분석 프로세스를 이해합니다.
📊
통계·R 활용자
데이터를 직접 다뤄보는
통계적 지식과 R 기초로
3과목의 분석 기법을 익힙니다.
🧠
핵심 정리자
시험에 나오는 개념을 압축하는
필수 이론과 요점 정리로
과목별 핵심을 빠르게 복습합니다.
🏅
자격증 도전자
실전 감각으로 시험장에 들어가는
과목별 기출문제와 주관식 테스트 풀이로
시험 준비를 마무리합니다.
수강생 전원 제공
배운 내용을 바로 활용할 수 있도록,
실전에 필요한 자료까지 알차게 준비했습니다
📘
강의교안
전체 흐름과 핵심을 정리한 자료
🗂️
실습 파일
강의와 같은 환경에서 따라할 예제
📌
핵심 요점정리
시험 흐름을 잡아주는 요약 자료
* 강의 교안 및 실습파일은 수강 시작 후 <5. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정 · 마감 D-?
데이터 분석 역량의 증명,
ADsP 자격증으로 2주 안에 끝내세요!
핵심 이론부터 기출 풀이까지 · 하루 2시간 2주 완성
데이터 분석 역량의 증명,
ADsP 자격증으로 2주 안에 끝내세요!
🖤 블프 특가 마감까지–일 –:–:–
📝 ADsP 2주 합격 올인원 패스
지식공유자 소개
강의를 이끄는 강사님
사용 프로그램 안내
본 강의에서 사용할 프로그램
📊
R 통계 전문 분석 도구
제3과목 데이터 분석 학습에 활용
수강 전 확인해주세요듀얼 모니터·Windows OS 권장
문제 풀이 위주의 강의로 강의 화면과 교재 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 수강을 추천드립니다.
강의 교안 및 실습파일은 <5. 교재 다운로드 센터> 섹션에 있습니다.
자주 묻는 질문
예상 질문 Q&A
Q. 데이터 분석은 처음인데, 시험 준비를 위해 따로 준비할 것이 있나요?
데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다. 비전공자도 배워서 바로 자격증을 취득할 수 있도록 상세히 알려드립니다.
Q. 시험에 R 프로그래밍이 나온다던데, 미리 공부해야 하나요?
R에 대한 지식이 있으면 도움이 되지만, 필수 사항은 아닙니다.
Q. 함께 참고할 만한 교재가 있을까요?
마소캠퍼스의 ‘비전공자도 배워서 바로 따는 ADsP’ 도서와 함께 학습하면 더욱 좋습니다. 마소캠퍼스 홈페이지에서 e북으로 구매할 수 있고, 종이 도서는 전국 서점과 인터넷 판매처에서 만나보실 수 있습니다.
커리큘럼 상세
5개 파트, 107강으로 핵심 이론부터 기출 풀이까지
총 107강 · 5개 파트 · 24.70H · 파트를 누르면 세부 강의가 펼쳐집니다
무료 공개표시된 강의는 클릭해서 바로 미리 볼 수 있어요
01자격증 소개자격증 소개 · 핵심 정리무료 1강
- 01-1자격증소개
- 01-2인트로 제목별 핵심 정리무료 공개
02제1과목 데이터 이해데이터베이스 · 빅데이터 · 비즈니스 모델무료 1강
- 02-1제1과목 핵심 정리
- 02-2데이터 이해: 데이터 이해와 정보
- 02-3데이터 이해: 데이터베이스 정의와 특징(1)
- 02-4데이터 이해: 데이터베이스 정의와 특징(2)
- 02-5데이터 이해: 데이터베이스의 활용
- 02-6데이터 이해 정리
- 02-7데이터 가치와 미래 정리
- 02-8빅데이터의 이해
- 02-9빅데이터 기능과 변화
- 02-10빅데이터 가치와 영향
- 02-11비즈니스모델(1)
- 02-12비즈니스모델(2)
- 02-13위기요인과 통제방안
- 02-14미래의 빅데이터
- 02-15빅데이터 분석과 전략 인사이트
- 02-16전략 인사이트 도출을 위한 필요역량
- 02-17빅데이터와 데이터 사이언스의 미래
- 02-18빅데이터 관련 용어정리무료 공개
03제2과목 데이터 분석 기획분석 방법론 · 과제 발굴 · 거버넌스
- 03-1제2과목 핵심정리
- 03-2데이터분석 기획의 이해(1)
- 03-3데이터분석 기획의 이해(2)
- 03-4분석방법론의 개요
- 03-5KDD분석 방법론
- 03-6CRISP-DM 분석 방법론
- 03-7빅데이터 분석 방법론(1)
- 03-8빅데이터 분석 방법론(2)
- 03-9분석과제 발굴 방법론 하향식
- 03-10분석과제 발굴 방법론 상향식
- 03-11분석프로젝트 관리방안
- 03-12마스터 플랜 수립 프레임워크(1)
- 03-13마스터 플랜 수립 프레임워크(2)
- 03-14분석 거버넌스 체계 수립(1)
- 03-15분석 거버넌스 체계 수립(2)
04제3과목 데이터 분석R 기초 · 통계 · 회귀 · 머신러닝 · 군집 · 연관분석무료 1강
- 04-1핵심 정리무료 공개
- 04-2R기초
- 04-3R그래픽기능(1)
- 04-4R그래픽기능(2)
- 04-5데이터마트(1)
- 04-6데이터마트(2)
- 04-7결측값 처리와 이상값 검색
- 04-8통계 표본 추출 방법(1)
- 04-9통계 표본 추출 방법(2)
- 04-10자료 측정과 통계적 분석 방법
- 04-11확률 변수
- 04-12추정
- 04-13모집단의 모수에 대한 검정방법
- 04-14기술통계
- 04-15공분산과 상관계수
- 04-16상관분석
- 04-17회귀분석의 개요
- 04-18단순선형회귀
- 04-19다중회귀분석
- 04-20선형 회귀 분석
- 04-21최적 회귀 방정식
- 04-22시계열 분석
- 04-23다차원 척도법
- 04-24주성분 분석
- 04-25머신러닝 개념과 지도학습 비지도학습 강화학습 이해
- 04-26머신러닝 용어정리 및 정리
- 04-27데이터 마이닝
- 04-28지도학습의 분류분석과 회귀분석 비교
- 04-29과적합과 데이터 분할방법
- 04-30오분류표
- 04-31ROC그래프
- 04-32이익도표와 향상도 곡선
- 04-33의사결정 나무(1)
- 04-34의사결정 나무(2)
- 04-35앙상블 모형
- 04-36로지스틱 모형
- 04-37k근접이웃과 SVM
- 04-38인공신경망 모형
- 04-39역전파
- 04-40군집분석의 계층적 분석
- 04-41군집분석의 비계층적 분석
- 04-42군집분석의 혼합분포군집 SOM 실루엣계수 분석
- 04-43연관분석의 개요와 형태
- 04-44연관분석의 장단점과 순차분석
- 04-45연관분석 문제풀이
05과목별 기출문제 풀이단원별 기출 · 주관식 테스트
- 05-11과목 단원별 기출문제 풀이(1)
- 05-21과목 단원별 기출문제 풀이(2)
- 05-31과목 단원별 기출문제 풀이(3)
- 05-41과목 단원별 기출문제 풀이(4)
- 05-52과목 단원별 기출문제 풀이(1)
- 05-62과목 단원별 기출문제 풀이(2)
- 05-72과목 단원별 기출문제 풀이(3)
- 05-82과목 단원별 기출문제 풀이(4)
- 05-93과목 단원별 기출문제 풀이(1)
- 05-103과목 단원별 기출문제 풀이(2)
- 05-113과목 단원별 기출문제 풀이(3)
- 05-123과목 단원별 기출문제 풀이(4)
- 05-133과목 단원별 기출문제 풀이(5)
- 05-143과목 단원별 기출문제 풀이(6)
- 05-153과목 단원별 기출문제 풀이(7)
- 05-163과목 단원별 기출문제 풀이(8)
- 05-171과목 주관식 테스트 풀이(1)
- 05-181과목 주관식 테스트 풀이(2)
- 05-191과목 주관식 테스트 풀이(3)
- 05-202과목 주관식 테스트 풀이(1)
- 05-212과목 주관식 테스트 풀이(2)
- 05-222과목 주관식 테스트 풀이(3)
- 05-233과목 주관식 테스트 풀이(1)
- 05-243과목 주관식 테스트 풀이(2)
- 05-253과목 주관식 테스트 풀이(3)
- 05-263과목 주관식 테스트 풀이(4)
- 05-273과목 주관식 테스트 풀이(5)
* 강의 교안 및 실습파일은 수강 시작 후 <5. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
학습 규정 및 환불 규정
학습 규정
- 본 상품은 동영상 형태의 강의를 자유롭게 수강할 수 있는 VOD(온라인 녹화 강의) 상품입니다.
- 수강 신청 및 결제를 완료하시면, ‘내 강좌’를 통해 바로 수강이 가능합니다.
총 학습기간
- 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
- 하루 3시간 내외로 학습하시면 정상 수강기간(유료 수강기간) 내에 전체 과정을 모두 수강하실 수 있습니다.
- 수강 시작일은 결제일로부터 산정됩니다.
환불 규정
환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
- 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.
- 31일차 이후 무료로 제공되는 기간은 환불 산정에 포함되지 않습니다.
- 강의 자료(교재 등)를 다운로드한 경우에는 위 기준과 무관하게 환불이 불가합니다.
* 보다 자세한 환불 규정은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정]페이지에서 확인 가능합니다.
기타 환불 관련 안내
환불 요청은 cs@masocampus.com으로 주문번호를 함께 보내주시면 접수됩니다.
- 환불 금액은 신청 시점을 기준으로 산정되며, 업무시간 외 요청은 2영업일 오후까지 순차 처리됩니다.
- 환불 금액은 수업 시간을 기준으로 반올림하여 산정합니다.
- 계좌이체로 환불받으실 경우 이체 수수료 500원이 공제된 금액이 지급됩니다.
- 환불 대금은 접수일로부터 7영업일 이내 지급됩니다.
- 취소 및 환불 접수·처리는 평일 오전 10시~오후 4시 (점심시간 12시~1시 제외) 내에만 가능합니다.
- 취소 및 환불은 한국소비자원 고시 소비자분쟁해결기준에 의거하여 처리됩니다.
주의 사항
- 상황에 따라 별도의 사전 안내 없이 할인 혜택이 조기에 마감되거나 연장될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
- 천재지변, 폐업 등 불가피한 사유로 서비스 운영이 어려운 경우, 서비스가 종료될 수 있습니다.
- 커리큘럼은 완성도 향상을 위한 제작 과정에서 일부 내용이 추가, 삭제 또는 변경될 수 있습니다.
마소캠퍼스 정책 안내
마소캠퍼스 ID 공유 금지 정책
- 마소캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러 명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
- 동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.
저작권 정책
- 마소캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡처 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
- 부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.
그 외 공통 사항은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정], [이용약관] 페이지를 따릅니다.
