🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정
📊 빅데이터분석기사 필기 3과목
회귀분석부터 인공신경망까지,
3과목 빅데이터 모델링 완성
분석 모형 설계부터 회귀·분류·군집·비정형 데이터 분석 기법까지 한 번에 정리합니다.
복잡한 수학이나 프로그래밍 없이, 기출변형문제로 실전 감각까지 키우세요!
53개학습 강의
9.42H강의 시간
15개학습 파트
혹시 이런 경험 있으신가요?
빅데이터분석기사 3과목,
분석 기법이 많아 엄두가 안 나시나요?
BEFORE
이름만 아는 분석 기법
회귀분석 결과표를 봐도 무엇을 해석해야 할지 모릅니다
의사결정나무, 앙상블, SVM, 인공신경망의 차이가 헷갈립니다
시계열, 베이지안, 비모수 통계까지 범위가 넓어 우선순위를 못 정합니다
AFTER
구조로 이해하는 분석 기법
회귀모형의 가정, 검정, 해석, 분산분석까지 순서대로 정리합니다
분류·군집·연관분석 기법을 개념과 해석 중심으로 비교합니다
파트별 기출변형문제로 자주 나오는 유형을 바로 확인합니다
이런 분들을 위해 준비했어요
전문가만의 영역처럼 느껴졌던 모델링,
누구나 시작할 수 있습니다.
⏱️단기 합격이 목표인 분 — 짧은 기간에 빅데이터 분석 자격증 취득을 목표로 하는 분
📚빅데이터 분석 지식이 필요한 분 — 빅데이터 분석 기법을 체계적으로 알고 싶은 모든 분
🤔난이도 때문에 망설였던 분 — 데이터 분석에 관심은 있지만 어려울까 봐 고민하셨던 분
🔄IT 업계를 꿈꾸는 비전공자 — 비전공자지만 입사, 직무 전환, 리스킬을 준비하는 분
고난도 개념도 쉽게, 3과목 분석 기법을 한 번에 정리하세요!
실습 결과 미리보기
강의에서 이렇게 배웁니다
핵심 이론 설명과 기출변형문제 풀이 화면을 미리 확인해보세요.
03-1
회귀분석 차근차근 알아보기
회귀분석의 개념부터 하나씩 짚어봅니다
10-1
군집분석 개념 정확히 알아보기
군집분석의 개념과 대표 기법을 정리합니다
08-1
인공신경망의 개념 알아보기
인공신경망의 구조와 학습 원리를 이해합니다
11-3
기출 문제로 한 번에 정리
배운 내용을 기출변형문제로 점검합니다
커리큘럼 특징
분석 모형 설계에서 고급 기법까지,
3과목을 완성하는 3단계 과정
3과목 전반의 고급 데이터 분석 기법을 포괄적으로 다루며, 심화 이론을 체계적으로 배웁니다.
1
3과목 빅데이터 분석 핵심 이론
회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망 등 데이터 패턴을 이해하고 예측하는 기법을 쉽게 소개합니다.
2
빅데이터 분석 전문가로서의 첫걸음
분석 절차 수립과 분석 환경 구축부터 시작해, 비전공자나 초보자도 분석·통계 지식을 차근차근 쌓습니다.
3
실전 문제로 경험 쌓기
핵심 이론 설명과 함께 분석 기법별 기출변형문제를 풀며 실전 감각을 키웁니다.
강의 수강 이후
수강 후 당신은 이런 사람이 됩니다
🧭
분석 절차
분석 절차와 환경을 세우는
분석모형 선정과 구축 절차,
데이터 분할까지 분석 환경을 구축합니다.
📈
예측 모델
회귀분석으로 예측하는
회귀분석과 로지스틱 회귀분석으로
데이터 예측 능력을 높입니다.
🧩
고급 기법
비정형 데이터까지 다루는
비정형 데이터 분석 같은
고급 분석 기법을 이해합니다.
🔎
빅데이터 해석
다양한 기법을 골라 쓰는
여러 분석 기법을 적용하며
빅데이터 해석 역량을 강화합니다.
수강생 전원 제공
배운 내용을 바로 복습할 수 있도록,
학습에 필요한 자료까지 준비했습니다
📘
강의교안
핵심 이론과 요점을 정리한 강의 자료
🗂️
실습 파일
강의와 함께 활용하는 학습 파일
* 자료는 수강 시작 후 <00. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정 · 마감 D-?
범위 넓은 3과목 분석 기법,
구조부터 잡고 합격하세요!
분석 모형 설계부터 고급 기법까지 · 3단계 학습
범위 넓은 3과목 분석 기법,
구조부터 잡고 합격하세요!
지식공유자 소개
강의를 이끄는 강사님
수강 안내
수강 전 확인해주세요
수강 전 확인해주세요듀얼 모니터·Windows OS 권장
실습 위주의 강의로 강의 화면과 실습 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 <00. 교재 다운로드 센터> 섹션에 있습니다.
자주 묻는 질문
예상 질문 Q&A
Q. 빅데이터분석기사 필기 3과목은 어떤 주제를 다루나요?
분석모형 설계부터 고급 데이터 분석 기법까지 다룹니다. 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 앙상블 모형, KNN, 서포트벡터머신, 인공신경망, 시계열 분석 등이 포함됩니다.
Q. 수강하기 위한 요구 사항이 있나요?
이론과 문제 풀이에 중점을 둔 강의로 특별한 요구 사항은 없습니다. 다만 기본적인 데이터 분석·통계 지식이 있으면 더 효과적으로 학습할 수 있으며, 필기 도구나 노트북 등 강의 노트를 정리할 도구를 준비하시면 좋습니다.
Q. 비전공자나 데이터 분석 초보자도 수강할 수 있나요?
네, 가능합니다. 고급 기법을 다루지만 기본 개념부터 차근차근 설명하기 때문에 비전공자나 분석 초보자도 충분히 따라올 수 있도록 설계되어 있습니다.
커리큘럼 상세
15개 파트, 53강으로 분석 절차 수립부터 비정형 데이터 분석까지
총 53강 · 15개 파트 · 9.42H · 파트를 누르면 세부 강의가 펼쳐집니다
무료 공개표시된 강의는 클릭해서 바로 미리 볼 수 있어요
01분석 절차 수립분석모형 선정 · 구축 절차무료 1강
- 01-1분석모형 선정무료 공개17:12
- 01-2분석모형 구축 절차06:22
- 01-3기출변형문제09:53
02분석 환경 구축분석 도구 선정 · 데이터 분할무료 1강
- 02-1분석 도구 선정무료 공개04:56
- 02-2데이터 분할15:12
- 02-3기출변형문제04:11
03회귀분석회귀모형 가정·검정·해석 · 패널티 회귀무료 1강
- 03-1회귀분석의 개념무료 공개10:50
- 03-2회귀모형의 가정14:01
- 03-3기출변형문제07:09
- 03-4회귀모형의 검정 104:04
- 03-5회귀모형의 검정 213:44
- 03-6회귀모형의 해석12:37
- 03-7회귀모형의 분산분석05:43
- 03-8기출변형문제09:35
- 03-9최적 회귀방정식 선택11:06
- 03-10패널티 회귀분석13:15
- 03-11기출변형문제03:41
04로지스틱 회귀분석로지스틱 회귀 개념 · 해석
- 04-1로지스틱 회귀분석의 개념21:48
- 04-2로지스틱 회귀분석의 해석07:50
- 04-3기출변형문제08:32
05의사결정나무의사결정나무 개념 · 해석무료 1강
- 05-1의사결정나무의 개념무료 공개11:31
- 05-2의사결정나무의 해석09:32
- 05-3기출변형문제04:01
06앙상블 모형앙상블 분석
- 06-1앙상블 분석17:13
- 06-2기출변형문제07:16
07KNN과 서포트벡터머신KNN · 서포트벡터머신
- 07-1KNN06:09
- 07-2서포트벡터머신11:21
08인공신경망활성함수 · 학습 · 딥러닝 · CNN
- 08-1인공신경망의 개념19:51
- 08-2활성함수13:47
- 08-3인공신경망의 학습16:34
- 08-4인공신경망의 장단점11:56
- 08-5기출변형문제14:25
- 08-6딥러닝11:28
- 08-7CNN10:41
- 08-8기출변형문제03:36
09연관분석연관분석 · Apriori
- 09-1연관분석의 개념12:21
- 09-2Apriori 알고리즘12:51
10군집분석K-평균 · 자기조직화지도
- 10-1군집분석의 개념17:28
- 10-2K-평균 군집분석14:03
- 10-3기타 군집분석07:55
- 10-4기출변형문제02:55
- 10-5자기조직화지도08:13
11시계열 분석시계열 분석 · 시계열 모형
- 11-1시계열 분석10:53
- 11-2시계열 모형18:54
- 11-3기출변형문제04:22
12범주형 자료 분석범주형 자료 분석
- 12-1범주형 자료 분석-115:14
- 12-2범주형 자료 분석-209:40
- 12-3기출변형문제04:50
13비모수 통계비모수 통계
- 13-1비모수 통계13:31
14베이지안 기법베이지안 기법
- 14-1베이지안 기법13:39
- 14-2기출변형문제05:25
15비정형 데이터 분석비정형 데이터 분석
- 15-1비정형 데이터 분석 118:16
- 15-2비정형 데이터 분석 203:44
* 강의 교안과 실습 파일은 수강 시작 후 <00. 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.
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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.
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주의 사항
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