빅데이터 분석기사
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[핵집]빅데이터 분석기사(필기)
수강정원
500
복습기간
12개월
교재정보
2022 빅데이터분석기사 필기 한권완성(별도구매)
교육기간
  • 국민내일배움카드 (2022-08-10 ~ 2022-10-10)
      * 모집마감 (2022-08-08)
환급유형
국민내일배움카드
 교육비
결제금액
유의사항
- 국민내일배움카드 과정은 국민내일배움카드 발급자만 수강신청 가능합니다.
- 국민내일배움카드 결제 시 카드 한도내에서 자동 차감됩니다.
- 국민내일배움카드로 수강신청 시 [원격평생교육원]과 [HRD-Net]에서 모두 수강신청 하여야 최종 신청이 완료됩니다.
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과정소개 강의목차 평가기준 강사소개 수강후기
[과정소개]

빅데이터 분석기사 합격을 위한 현업전문가 5인의 과정별 직강! 

 

빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리,

빅데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있는 역량을 검증할 수 있는 자격 취득을 위한 과정이며,

뿐만 아니라 수강 후 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해

목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행할 수 있습니다.

 

<과정 특장점>

 

1. 과목별 전문가의 현장 중심 강의!

• 빅데이터 분석은 각 영역의 전문 지식 필요하며, 1인이 아닌, 5인의 과목별 전문가가 뭉쳤습니다.

 

2. 철저한 기출분석 이론 강의!

•비공개된 문항과 넓은 출제 토픽으로 인한 혼란을 기출문제 복원과 다음 출제이론 예상으로 완벽하게 대비합니다.

 

3. 교수진이 직접 집필한 실전 대비 교재!

• 2021년 제2,3회 기출복원 문제를 최초 수록했으며, 실전모의고사를 제공하여 학습의 완성도를 높였습니다.

[학습목표]

1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.

[학습대상]

1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자
2. 빅데이터•인공지능 SW개발분야 관련 종사자

[학습방법]

1. 수강 (진도율 80%이상 필수)

좌측메뉴의 [강의듣기] 클릭 후 1회차 강의부터 순차적으로 "학습하기" 클릭하셔서 수강하시면 됩니다.

강의창 내의 학습페이지(6페이지)를 모두 학습하셔야하고,

최소 학습시간 이상 수강하여야 출석으로 인정이 됩니다.

온라인 학습이기 때문에 본인 스케줄에 맞게 수강이 가능하지만,

1일 최대 학습량(8차시) 제한을 두어 효과적인 훈련이 가능하도록 구현하고 있습니다.

평가에 참여하기 위해서도 일정 진도율 이상 수강하셔야 합니다.

 

 ※ 진도율 확인
강의실 첫 화면 [학습진도율]에서 나의 진도율과 권장진도율을 비교하여 확인할 수 있습니다. 

 

 

 

2. 시험

- 진행단계평가의 경우 진도율 50%이상 수강 시 참여가 가능합니다. 전체 점수에 10% 반영됩니다.

(출제범위는 전체 학습차시의 50%지점까지입니다. 예, 135차시 강의의 경우 68차시 내용까지 시험범위) 

 

최종평가의 경우 진도율 80%이상 수강 시 참여가 가능합니다. 전체 점수에 90% 반영됩니다.

(출제범위는 전체 차시입니다. 예, 135차시 강의의 경우 1~135차시 내용 모두 포함)

*** 평가는 응시 중에 창이 닫히거나 접속이 종료되더라도 시험시간은 계속 진행됩니다. 그 경우 재접속하셔서 시험을 계속 응시하시길 바랍니다. (단 응시 시간이 남은 경우에만 가능합니다.)

 

 - 진행단계평가(10%반영)와 최종평가(90%반영)의 합이 60점 이상이어야 합니다.

 ★ 최종평가 응시자의 평가점수가 60점 미만인 경우, 수강 종료일의 다음 날로부터 1주일이 되는 날까지 재평가 응시가 가능합니다.
단, 최종평가 응시자는 수강 종료일의 다음 날로부터 1주일이 되는 날까지 재평가 응시할 수 있습니다.
(학습진도율 80%이상이고, 최종평가를 정상적으로 제출한 경우 가능)

 

3. 설문참여

- 수강종료일로부터 2주간 설문참여가 가능합니다. 반드시 설문 참여 부탁드립니다.

 

4. 성적확인

- 성적공개일 이후에 확인이 가능합니다. 성적 공개일은 추후 공지를 통하여 다시 알려드릴 예정입니다.

 

 ★ 수료기준
- 진도율이 80% 이상이어야 하고, 
- 총점이 60점 이상 시 (진행단계평가 10%, 최종평가90% 환산된 점수가 총 60점 이상) 수료됩니다. *시험필수응시


 ★ 수료증 발급
수료증 발급 신청은 나의강의실>수강완료된 과정에서 확인이 가능합니다.

 

* 본 교육원은 전체 학습 일정이나 출석, 과제물 정보, 학습방법 등 훈련에 필요한 정보를 공지사항이나 게시판, 메일 등 다양한 채널로 사전에 안내하고 수시로 지원하고 있으며, 훈련생의 자기주도 학습을 최대한 지원합니다.

 

** 따라서 메일주소 또는 핸드폰 번호와 같은 개인정보를 정확히 기입해주셔야 교육원에서 제공하는 정보를 받으실 수 있습니다.

[강의목차]
01.  빅데이터 분석 개요(1)
02.  빅데이터 분석 개요(2)
03.  빅데이터 개요 및 활용
04.  빅데이터 기술 및 제도(1)
05.  빅데이터 기술 및 제도(2)
06.  빅데이터 기술 및 제도(3)
07.  분석방안 수립(1)
08.  분석방안 수립(2)
09.  분석방안 수립(3)
10.  분석방안 수립(4)
11.  분석작업 계획
12.  데이터 수집 및 전환(1)
13.  데이터 수집 및 전환(2)
14.  데이터 적재 및 저장
15.  통계 이해
16.  데이터 전처리
17.  분석변수 처리(1)
18.  분석변수 처리(2)
19.  분석변수 처리(3)
20.  분석변수 처리(4)
21.  데이터 탐색 기초(1)
22.  데이터 탐색 기초(2)
23.  데이터 탐색 기초(3)
24.  고급 데이터 탐색
25.  기술 통계(1)
26.  기술 통계(2)
27.  기술 통계(3)
28.  추론 통계(1)
29.  추론 통계(2)
30.  분석 절차 수립 및 환경구축
31.  회귀분석
32.  로지스틱 회귀분석
33.  의사결정나무 분석
34.  인공신경망 분석
35.  서포트벡터머신, 연관성분석
36.  군집 분석
37.  범주형 자료분석(1)
38.  범주형 자료분석(2)
39.  다변량 분석(1)
40.  다변량 분석(2)
41.  시계열 분석(1)
42.  시계열 분석(2)
43.  베이지안 기법
44.  딥러닝 분석(1)
45.  딥러닝 분석(2)
46.  딥러닝 분석(3)
47.  비정형 데이터 분석(1)
48.  비정형 데이터 분석(2)
49.  앙상블 분석 (1)
50.  앙상블 분석 (2)
51.  비모수 통계 (1)
52.  비모수 통계 (2)
53.  평가 지표(1)
54.  평가 지표(2)
55.  분석 모형 진단, 교차 검증
56.  모수 유의성 검정, 적합도 검정
57.  과대적합 방지
58.  매개변수 최적화
59.  분석 모형 융합, 최종 모형 선정
60.  분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가
61.  시각화 개요, 시간 시각화
62.  공간 시각화, 관계 시각화
63.  비교 시각화, 인포그래픽
64.  분석 결과 활용
[평가기준]
항목 진도율 진행단계평가 최종평가 과제 총점
평가비율 - 10% 90% 0% 100점
수료기준 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 60점 이상
[특이사항]

<평가방법 및 수료기준>
1. 진도율은 80%이상이어야 합니다.
2. 시험은 2회(진행단계평가, 최종평가) 실시합니다. 각 점수의 합이 최종 60점 이상이어야 수료됩니다.
* 진행단계평가 : 강의 50%이상 수강 시 응시 가능하며, 최종점수에 10% 반영
최종평가 : 강의 80%이상 수강 시 응시 가능하며, 최종점수에 90% 반영

 

★ 최종평가 응시자의 평가점수가 60점 미만인 경우, 수강 종료일의 다음 날로부터 1주일이 되는 날까지 재평가 응시가 가능합니다.
단, 최종평가 응시자는 수강 종료일의 다음 날로부터 1주일이 되는 날까지 재평가 응시할 수 있습니다.
(학습진도율 80%이상이고, 최종평가를 정상적으로 제출한 경우 가능)

 

<국민내일배움카드 수강 유의사항>
· 동일과정 재수강 불가합니다.
· 수강 취소는 개강일 전일까지 가능합니다. (마이페이지 ->수강신청내역 -> 과정명 클릭 후 수강취소 가능)
* 개강이후 취소 불가 (미수료 패널티 발생)

[강사소개]
· 교수명
김주현
· 약력

[학력]

건국대 소프트웨어학 전공

 

[경력] 

현) LG CNS 데이터사이언티스트

· 교수명
박진원
· 약력

[학력]

성균관대 통계학 전공

 

[경력] 

현) LG CNS 데이터사이언티스트

· 교수명
이경숙
· 약력

[학력]

서울대 산업공학 전공

 

[경력] 

현) LG CNS 데이터사이언티스트

· 교수명
권태협
· 약력

[학력]

고려대 환경생태공학 전공(석사)

 

[경력]

현) LG CNS 빅데이터 프로젝트 PM

· 교수명
최예신
· 약력

[학력]

서울과학기술대학교IT 산업정보시스템 전공(석사)

 

[경력]

산업인력전문AI역량강화사업 강의(철강산업)

IT, SW 우수 강소기업 청년 일자리 창출 사업 강의(빅데이터 이론, 실습)

[수강후기]
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