국가공인 데이터분석 준전문가 자격 검정을 2주 안에 마스터하는 과정! 데이터에 관한 핵심 이론지식을 습득하고, 나아가 통계 전문 분석 도구인 R을 활용한 데이터 분석에 관한 심화된 지식까지 학습해보자!
국가공인 데이터분석 준전문가 자격 검정을 2주 안에 마스터하는 과정!
데이터에 관한 핵심 이론지식을 습득하고, 나아가 통계 전문 분석 도구인 R을 활용한 데이터 분석에 관한 심화된 지식까지 학습해보자!
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- 상황에 따른 분석 방법론과 전반적인 데이터분석 프로세스 학습
- 데이터분석 실무에 필수적인 통계적 지식과 R 지식 습득
- 필수 이론 및 요점 정리를 통해 자격 검정 시험 완벽 준비
- 과목별 기출문제 풀이로 시험 준비 완성
2주 안에 데이터 분석 자격증 마스터하기!
빅데이터 시대가 도래하고 데이터분석 전문가에 대한 수요가 증가하면서 데이터 지식과 역량은 비즈니스 필드에 상관없이 필수가 되었습니다.
그렇다면 데이터 분석 전문성은 어떻게 증명할 수 있을까요?
그 대표 척도가 바로 데이터분석 준전문가 자격 검정 시험(ADsP: Advanced Data Analytics Semi-Professional)입니다.
ADsP 자격 검정 시험은 데이터에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 인증하기 위한
국내 최초의 빅데이터 분야 국가공인 자격증입니다.
데이터, 통계 지식이 부족해도 ADsP 자격 검정 시험에 도전할 수 있을까요?
당연히 할 수 있습니다!
데이터 분석 역량은 단순히 툴을 다루는 능력만을 의미하지 않기 때문입니다.
분석 결과를 직접 해석하고, 이를 바탕으로 다음 프로젝트 단계를 기획하는 것 역시 데이터 분석 역량입니다.
코딩, 수학, 통계 지식에 자신없는 분들도 <단 2주만> 마소캠퍼스와 함께라면,
ADsP 자격 검정시험 준비 뿐만 아니라 데이터 분석에 대한 이론 지식과 실무 기초를 다질 수 있습니다.
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- 단기간에 국가공인 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격증 취득을 목표로 하는 분들
- 데이터 분석/데이터 사이언스 관련 취업 또는 커리어를 쌓고 싶은 모든 분들
- 빅데이터는 무엇이고 어떻게 활용되는지 배우고 싶은 분들
- 통계적 지식은 물론 기초 문법부터 데이터 마이닝 실습까지 한 번에 끝내고 싶은 분들
- “창업/입사/직무 전환/리스킬/탤런트 트랜스포메이션”을 꿈꾸는 분들
마소캠퍼스의 ADsP 2주 합격 올인원 패스 강의, 어떤 특징을 갖고 있을까요?
1. 핵심 키워드 중심의 빠른 이론 습득
: 꼭 필요한 이론 지식을 집약한 키워드로 오랜 시간 이론을 붙잡지 않고 빠르게 습득할 수 있도록 합니다.
필수 이론 정리를 시작으로, 별도 제공되는 핵심 요점정리를 통해 자격 검정 시험을 위한 큰 흐름부터 차근차근 이해할 수 있습니다.
2. 데이터분석 실무를 위한 기초
: 자격증을 준비하지 않더라도 어디서부터 데이터 분석을 시작해야 할지 모르겠는 데이터 분석 비전공자,
또는 머신러닝과 데이터분석 관련 지식을 쌓기 원하는 초보 실무자 수강생도 본 과정을 통해
데이터 분석 실무에 필수적인 통계 지식과 R 지식을 습득할 수 있습니다.
3. 하루 딱 2시간씩, 2주 안에 실전 준비 완성
: 과목별 최신 기출문제 풀이로 실전감각을 키우고 문제은행형 시험을 단 2주 완성을 목표로 전략적으로 준비할 수 있습니다.
단기간에 효율적으로 학습하여 ADsP 자격증을 취득하시길 원하는 분들에게 추천 드리는 과정입니다.
자, 그렇다면 마소캠퍼스와 함께 다가오는 ADsP를 함께 준비해볼까요?
1. 분석에 필요한 변수만 골라내자! 변수별 상관관계 파악하기!
2. 다양성을 데이터로 나타나는 지니지수로 정보 획득량 Up!
3. 빈출 키워드 정복! 유형별 의사결정나무 알고리즘 암기하기!
4. 강사님과 함께하는 실전 기출 풀이, 합격으로 가는 지름길!
Q. 데이터 분석은 처음인데, 시험을 준비하기 위해 추가로 준비해야 하는 부분이 있을까요?
A. 데이터 분석에 대한 사전 지식은 필요 없습니다. 본 강의는 비전공자도 배워서 바로 자격증 취득이 가능하도록 상세히 알려드립니다.
Q. 시험에 R 프로그래밍이 필요한 부분이 있다고 들었는데, R 프로그래밍을 사전에 공부해야 하나요?
A. R에 대한 지식이 있으면 도움이 되나, 필수 사항은 아닙니다.
Q. 수강하면서 참고할 만한 내용이나 기출문제가 포함된 시중 참고서가 있을까요?
A. 마소캠퍼스의 ‘비전공자도 배워서 바로 따는 ADsP’ 도서와 함께 학습하면 더욱 좋습니다. 마소캠퍼스 홈페이지에서 e북으로 구매 가능하시며, 종이도서의 경우 전국의 서점 및 인터넷 판매처에서 만나보실 수 있습니다.
e북 구매 링크 : https://www.masocampus.com/eb35/
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- 문제 풀이 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 교재 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 <5. 교재 다운로드 센터> 섹션에 존재합니다.
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♠ 이런 분들께 추천드려요!
♦ 단기간에 국가공인 데이터 분석 준전문가(ADsP) 자격증 취득을 목표로 하는 분들
♦ 데이터 분석/데이터 사이언스 관련 취업 또는 커리어를 쌓고 싶은 모든 분들
♦ 빅데이터는 무엇이고 어떻게 활용되는지 배우고 싶은 분들
♦ 통계적 지식은 물론 기초 문법부터 데이터 마이닝 실습까지 한 번에 끝내고 싶은 분들
“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.
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.
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그 외 공통 사항은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정], [이용약관] 페이지를 따릅니다.
Course Curriculum
| 0. 자격증 소개 | |||
| [onc2005] ADsP001 – 자격증소개 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP002 – 인트로 제목별 핵심 정리 | FREE | 00:00:00 | |
| 1. 제1과목 데이터 이해 | |||
| [onc2005] ADsP101 – 1과목 – 제1과목 핵심 정리 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP102 – 1과목 – 데이터 이해: 데이터 이해와 정보 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP103 – 1과목 – 데이터 이해: 데이터베이스 정의와 특징(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP104 – 1과목 – 데이터 이해: 데이터베이스 정의와 특징(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP105 – 1과목 – 데이터 이해: 데이터베이스의 활용 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP106 – 1과목 – 데이터 이해 정리 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP107 – 1과목 – 데이터 가치와 미래 정리 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP108 – 1과목 – 빅데이터의 이해 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP109 – 1과목 – 빅데이터 기능과 변화 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP110 – 1과목 – 빅데이터 가치와 영향 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP111 – 1과목 – 비즈니스모델(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP112 – 1과목 – 비즈니스모델(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP113 – 1과목 – 위기요인과 통제방안 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP114 – 1과목 – 미래의 빅데이터 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP115 – 1과목 – 빅데이터 분석과 전략 인사이트 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP116 – 1과목 – 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP117 – 1과목 – 빅데이터와 데이터 사이언스의 미래 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP118 – 1과목 – 빅데이터 관련 용어정리 | FREE | 00:00:00 | |
| 2. 제2과목 데이터 분석 기획 | |||
| [onc2005] ADsP201 – 2과목 – 제2과목 핵심정리 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP202 – 2과목 – 데이터분석 기획의 이해(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP203 – 2과목 – 데이터분석 기획의 이해(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP204 – 2과목 – 분석방법론의 개요 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP205 – 2과목 – KDD분석 방법론 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP206 – 2과목 – CRISP-DM 분석 방법론 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP207 – 2과목 – 빅데이터 분석 방법론(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP208 – 2과목 – 빅데이터 분석 방법론(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP209 – 2과목 – 분석과제 발굴 방법론 하향식 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP210 – 2과목 – 분석과제 발굴 방법론 상향식 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP211 – 2과목 – 분석프로젝트 관리방안 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP212 – 2과목 – 마스터 플랜 수립 프레임워크(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP213 – 2과목 – 마스터 플랜 수립 프레임워크(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP214 – 2과목 – 분석 거버넌스 체계 수립(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP215 – 2과목 – 분석 거버넌스 체계 수립(2) | 00:00:00 | ||
| 3. 제3과목 데이터 분석 | |||
| [onc2005] ADsP301 – 3과목 – 핵심 정리 | FREE | 00:00:00 | |
| [onc2005] ADsP302 – 3과목 – R기초 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP303 – 3과목 – R그래픽기능(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP304 – 3과목 – R그래픽기능(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP305 – 3과목 – 데이터마트(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP306 – 3과목 – 데이터마트(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP307 – 3과목 – 결측값 처리와 이상값 검색 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP308 – 3과목 – 통계 표본 추출 방법(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP309 – 3과목 – 통계 표본 추출 방법(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP310 – 3과목 – 자료 측정과 통계적 분석 방법 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP311 – 3과목 – 확률 변수 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP312 – 3과목 – 추정 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP313 – 3과목 – 모집단의 모수에 대한 검정방법 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP314 – 3과목 – 기술통계 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP315 – 3과목 – 공분산과 상관계수 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP316 – 3과목 – 상관분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP317 – 3과목 – 회귀분석의 개요 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP318 – 3과목 – 단순선형회귀 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP319 – 3과목 – 다중회귀분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP320 – 3과목 – 선형 회귀 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP321 – 3과목 – 최적 회귀 방정식 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP322 – 3과목 – 시계열 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP323 – 3과목 – 다차원 척도법 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP324 – 3과목 – 주성분 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP325 – 3과목 – 머신러닝 개념과 지도학습 비지도학습 강화학습 이해 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP326 – 3과목 – 머신러닝 용어정리 및 정리 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP327 – 3과목 – 데이터 마이닝 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP328 – 3과목 – 지도학습의 분류분석과 회귀분석 비교 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP329 – 3과목 – 과적합과 데이터 분할방법 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP330 – 3과목 – 오분류표 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP331 – 3과목 – ROC그래프 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP332 – 3과목 – 이익도표와 향상도 곡선 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP333 – 3과목 – 의사결정 나무(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP334 – 3과목 – 의사결정 나무(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP335 – 3과목 – 앙상블 모형 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP336 – 3과목 – 로지스틱 모형 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP337 – 3과목 – k근접이웃과 SVM | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP338 – 3과목 – 인공신경망 모형 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP339 – 3과목 – 역전파 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP340 – 3과목 – 군집분석의 계층적 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP341 – 3과목 – 군집분석의 비계층적 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP342 – 3과목 – 군집분석의 혼합분포군집 SOM 실루엣계수 분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP343 – 3과목 – 연관분석의 개요와 형태 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP344 – 3과목 – 연관분석의 장단점과 순차분석 | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP345 – 3과목 – 연관분석 문제풀이 | 00:00:00 | ||
| 4. 과목별 기출문제 풀이 | |||
| [onc2005] ADsP401 – 1과목 단원별 기출문제 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP402 – 1과목 단원별 기출문제 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP403 – 1과목 단원별 기출문제 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP404 – 1과목 단원별 기출문제 풀이(4) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP405 – 2과목 단원별 기출문제 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP406 – 2과목 단원별 기출문제 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP407 – 2과목 단원별 기출문제 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP408 – 2과목 단원별 기출문제 풀이(4) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP409 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP410 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP411 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP412 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(4) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP413 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(5) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP414 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(6) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP415 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(7) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP416 – 3과목 단원별 기출문제 풀이(8) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP417 – 1과목 주관식 테스트 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP418 – 1과목 주관식 테스트 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP419 – 1과목 주관식 테스트 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP420 – 2과목 주관식 테스트 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP421 – 2과목 주관식 테스트 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP422 – 2과목 주관식 테스트 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP423 – 3과목 주관식 테스트 풀이(1) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP424 – 3과목 주관식 테스트 풀이(2) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP425 – 3과목 주관식 테스트 풀이(3) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP426 – 3과목 주관식 테스트 풀이(4) | 00:00:00 | ||
| [onc2005] ADsP427 – 3과목 주관식 테스트 풀이(5) | 00:00:00 | ||
| 5. 교재 다운로드 센터 | |||
| [onc2005] ADsP1001 – 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 6. 교육과정 만족도 평가 | |||
| [onc2005] ADsP1101 – 수업만족도 설문조사 | 00:00:00 | ||
444081 STUDENTS ENROLLED
