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[핵집]빅데이터 분석기사(필기)

  • 사업주훈련은 사업주( = 사업장 대표)가 소속근로자 등의 직무수행능력을 향상시키기 위하여 훈련을 실시할 때
  • 이에 소요되는 비용의 일부를 지원해 주는 제도로
    사업주 직업능력개발훈련이라고도 합니다.
  • 우선지원기업 121,621원 / 중견기업 108,108원 / 대기업 54,054원
학습유형
학습시작일
학습기간

4주
수료기준 진도 80% 이상 , 시험 2회 , 과제 0회 상세보기
교육비정가 193,050원
실결제금액 교육원 문의
  • 과정소개
  • 학습대상
  • 학습목표
  • 교수소개
  • 교재정보
  • 학습내용
  • 평가기준
과정 소개 빅데이터분석기사는 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행하는 것을 평가하는 국가기술자격 시험으로 한국데이터산업진흥원에서 시행한다. 시험은 필기시험과 실기시험으로 치러진다.
학습 대상 1. 빅데이터 분석기사 자격증 취득을 원하는 자
2. 빅데이터•인공지능 SW개발분야 관련 종사자

[※ 참고 - 국가기술자격법 시행령_별표4의2에 따라 기사 응시자격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사람임]
1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관) ⇒ ★★★아래 훈련대상의 수준은 본 항목 기준으로 작성함
2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
4. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
7. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)​
학습 목표 1. 실제 시험의 출제 경향을 반영한 과목별 핵심 이론으로 실전 대비 맞춤형 학습을 할 수 있다.
2. 단기간 데이터 분석 능력을 향상할 수 있다.​
교수 소개

* 내용 전문가 권태협


<학력> 

- 고려대학교 환경생태공학과 환경계획 및 조경학 전공(석사졸업)

 

<경력> 

​​- LG CNS D&A사업부 빅데이터엔지니어링팀​

 

 

<자격증>

빅데이터 분석 준전문가

정보처리기사

 

 

* 내용 전문가 김주현


<학력> 

- 건국대학교 소프트웨어학과(학사졸업)

 

<경력> 

​​- LG CNS D&A사업부​

 

 

<자격증>

빅데이터분석기사

정보처리기사​ 

 

 

* 내용 전문가 박진원


<학력> 

- 성균관대학교 통계학과(학사졸업)

 

<경력> 

​​- LG CNS D&A사업부 빅데이터엔지니어링팀

- KG에듀원 빅데이터탐색 과정 전문강사

- 한국도로공사 빅데이터탐색 과정 전문강사

 

<자격증>

정보처리기사​​

데이터 분석 준전문가

SQL 개발자

 

* 내용 전문가 이경숙


<학력> 

- 서울대학교 산업공학과(학사졸업)

 

<경력> 

​​- LG CNS D&A사업부

 

<자격증>

데이터 분석 준전문가

 

 

* 내용 전문가 최예신


<학력> 

- 서울과학기술대학교

IT정책전문대학원 산업정보시스템 (석사졸업)

 

<경력> 

​​- LG CNS D&A사업부

- (재)한국디지털융합진흥원

- (사)한국고객만족경영학회

- 베러마인드

 

<자격증>

정보관리기술사 

정보처리기사

정보처리 기술지도사

 
교재 정보
과정 이미지

빅데이터분석기사 필기 한권완성
학습내용
차시 내용
1차시 빅데이터 분석 개요(1)
2차시 빅데이터 분석 개요(2)
3차시 빅데이터 개요 및 활용
4차시 빅데이터 기술 및 제도(1)
5차시 빅데이터 기술 및 제도(2)
6차시 빅데이터 기술 및 제도(3)
7차시 분석방안 수립(1)
8차시 분석방안 수립(2)
9차시 분석방안 수립(3)
10차시 분석방안 수립(4)
11차시 분석작업 계획
12차시 데이터 수집 및 전환(1)
13차시 데이터 수집 및 전환(2)
14차시 데이터 적재 및 저장
15차시 통계 이해
16차시 데이터 전처리
17차시 분석변수 처리(1)
18차시 분석변수 처리(2)
19차시 분석변수 처리(3)
20차시 분석변수 처리(4)
21차시 데이터 탐색 기초(1)
22차시 데이터 탐색 기초(2)
23차시 데이터 탐색 기초(3)
24차시 고급 데이터 탐색
25차시 기술 통계(1)
26차시 기술 통계(2)
27차시 기술 통계(3)
28차시 추론 통계(1)
29차시 추론 통계(2)
30차시 분석 절차 수립 및 환경구축
31차시 회귀분석
32차시 로지스틱 회귀분석
33차시 의사결정나무 분석
34차시 인공신경망 분석
35차시 서포트벡터머신, 연관성분석
36차시 군집 분석
37차시 범주형 자료분석(1)
38차시 범주형 자료분석(2)
39차시 다변량 분석(1)
40차시 다변량 분석(2)
41차시 시계열 분석(1)
42차시 시계열 분석(2)
43차시 베이지안 기법
44차시 딥러닝 분석(1)
45차시 딥러닝 분석(2)
46차시 딥러닝 분석(3)
47차시 비정형 데이터 분석(1)
48차시 비정형 데이터 분석(2)
49차시 앙상블 분석 (1)
50차시 앙상블 분석 (2)
51차시 비모수 통계 (1)
52차시 비모수 통계 (2)
53차시 평가 지표(1)
54차시 평가 지표(2)
55차시 분석 모형 진단, 교차 검증
56차시 모수 유의성 검정, 적합도 검정
57차시 과대적합 방지
58차시 매개변수 최적화
59차시 분석 모형 융합 및 최종 모형 선정
60차시 분석 모형 해석, 비즈니스 기여도 평가
61차시 시각화 개요, 시간 시각화
62차시 공간 시각화, 관계 시각화
63차시 비교 시각화, 인포그래픽
64차시 분석 결과 활용
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 90% 0% 10% -
수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 60점 이상
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