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2023 빅데이터 분석기사 실기

Python · 초급

코딩엑스

레슨 199개 · 60일 수강

동영상 199개 · 57시간 51분

수강생 24명

판매가
199,000원

3개월 할부시
월 66,333원

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소개

커리큘럼

강사

수료증

리뷰

질문답변

선수지식

- 빅데이터 분석기사 합격을 위한 의지만 있다면 최고의 학습 효율로 이끌어드립니다.
- 코딩이 처음이여도 핵심만 쉽게 풀어내어 비전공자도 단기 합격을 노릴 수 있습니다.

무엇을 배울 수 있나요?

- 빅데이터 분석기사 실기 완벽대비

누가 들으면 좋나요?

- 빅데이터 분석기사 자격증을 취득하고 싶은 학습자
- 비전공자이지만 자격증도 따고 IT 역량도 키우고 싶은 학습자
- 빅데이터 분야로 개발역량을 확장하고 싶은 직장인

강사 소개
- 윤소영 강사님은 25년간 SW 강의를 진행해온 빅데이터 전문 강사입니다.
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클래스 소개

커리큘럼

레슨 199개, 수강기간 60일

1. Intro

레슨 6개

1-1 빅분기 실기안내

맛보기 10:07

1-2 빅분기 실습방법

맛보기 6:49

1-3 파이썬 설치

6:31

1-4 Visual Studio Code 설치

11:10

1-5 데이터마님 사이트 사용법

9:15

1-6 실기 시험 주의 사항

6:25

2. 1과목 PYTHON

레슨 32개

2-1 파이썬 기초 - 객체(Object) 이해

맛보기 12:34

2-2 파이썬 기초 - 코드 입력 및 실행

20:22

2-3 파이썬 기초 - 서식있는 문자열

8:47

2-4 파이썬 기초 - 연산자 (거듭제곱, 산술, 비교)

23:25

2-5 파이썬 기초 - 연산자 활용, Numeric, Container의 연산 특징

9:10

2-6 파이썬 기초 - 조건 작성 연습

5:32

2-7 파이썬 기초 - input 함수, 형변환

6:25

2-8 파이썬 기초 - 함수의 파이썬 기초 - 함수의 이해

12:13

2-9 컨테이너의 분류

14:46

2-10 컨테이너 - Sequence type의 index 사용

14:48

2-11 컨테이너 - Sequence type의 연산 (덧셈, 곱셈)

8:24

2-12 컨테이너 - list의 메서드

11:55

2-13 컨테이너 - str의 주요 메서드

14:21

2-14 컨테이너 - set의 주요 메서드

9:18

2-15 컨테이너 - dict 의 연산, Container의 형변환

10:34

2-16 컨테이너 - comprehension

11:44

2-17 함수 - 함수의 필요성, 용어, 종류

12:03

2-18 함수 - argument의 종류

8:45

2-19 함수 - parameter 의 종류

12:57

2-20 내장 함수 - enumerate, zip 함수

13:07

2-21 내장 함수 - map 함수

9:51

2-22 내장 함수 - range 함수, lambda 함수

11:54

2-23 Statements - if 의 사용

20:21

2-24 Statements - if 연습문제 (비만도, 성별 구하기)

9:14

2-25 Statements - if 연습문제 (학점구하기)

8:11

2-26 Statements - for의 사용

8:12

2-27 Statements - range를 사용한 for 문

9:04

2-28 Statements - for 연습문제 1 (합격, 불합격), 연습문제 2 (1 ~ 100의 합)

9:13

2-29 for 활용, break, continue

7:49

2-30 모듈 사용 방법(import)

9:02

2-31 로또 번호 생성기 만들기 (라이브러리 활용)

5:38

2-32 while statement, set

9:46

3. 2과목 PANDAS

레슨 38개

3-1 판다스 라이브러리 이해 - Series, DataFrame

5:17

3-2 Youtube 인기채널 - 엑셀, csv 파일 읽어오기, 데이터 프레임 구조 확인하기

19:34

3-3 데이터의 dtype 변경, 데이터 값 변경

13:09

3-4 데이터 변경 및 데이터 dtype 변경 실습

23:30

3-5 datetime, category 타입변경

14:48

3-6 데이터 정렬로 인기 채널 확인

8:31

3-7 Indexing 기능으로 데이터 검색하기

14:05

3-8 Series의 str Accessor 사용 (str.contains, str.upper, str.lower)

13:27

3-9 Series 통계값 관련 함수 - 핵심!!

12:15

3-10 Drinks - csv 파일 가져오기, 결측치 확인하기

17:45

3-11 결측치 해결 - fillna 함수 사용, indexing 사용으로 값 채우기

9:10

3-12 DataFrame의 통계값 구하기

12:22

3-13 Series의 연산, Column의 추가, 삭제

17:43

3-14 DataFrame 구조 조작 (Index 변경, 임의 열 삽입, 추가), indexing 활용

23:56

3-15 Indexing, sort_values 등을 활용한 주류 소비량 분석

7:40

3-16 그룹별 통계치 구하기

16:27

3-17 미세먼지 - 여러 개 파일 합치기

14:59

3-18 index 번호 정리하기 - ignore_index=True

14:51

3-19 날짜 타입 변경하기 (pd.to_datetime)

16:44

3-20 결측치 그래프로 확인

21:09

3-21 결측치 제거 - dropna

14:13

3-22 결측치 대체 - 통계값 - 평균값

27:03

3-23 제과점오픈 - 행/열이 많은 csv 파일 읽고 구조 확인하기

17:06

3-24 파생변수 추가 - Accessor 활용

17:12

3-25 데이터 전처리를 위한 str Accessor의 기능

16:01

3-26 결측치 확인, 채우기, rename으로 컬럼명 변경

14:38

3-27 Series 연산결과로 변수 생성, DataFrame.apply 메서드

27:51

3-28 복잡한 조건의 데이터 추출, 평균비교표 작성

23:34

3-29 폐업비율표 작성

17:05

3-30 pandas 통계 함수의 특징, 샘플링하기

23:51

3-31 이상치(Outlier) 확인 및 해결

19:33

3-32 데이터 분포 변환

13:01

3-33 데이터 스케일링

7:37

3-34 Label Encoding, One Hot Encoding

14:33

3-35 데이터 Binning - (연속형 - 범주형 변환)

23:19

3-36 Quantile - 백분위 값

7:33

3-37 돗수분포표 작성

11:40

3-38 상관 계수

11:20

4. 3과목 머신러닝(기본 이해, 분류,회귀)

레슨 52개

4-1 머신러닝 과정 및 주요 작업 이해 (dtype의 중요성!)

20:14

4-2 시험에서 제공되는 파일 이해, 결측치 해결, 평가 결과 제출 방법, 도움말!

6:47

4-3 Mini-Project - 자녀의 키 예측하기

19:12

4-4 모델링의 결과로 생성된 parameter를 확인, 모델을 파일로 저장하기

6:50

4-5 머신러닝 기본 용어

24:24

4-6 sklearn library 사용 방법 익히기 - 스케일러 사용 1/4

19:34

4-7 sklearn library 사용 방법 익히기 - 데이터 분할(train_test_split) 2/4

14:22

4-8 sklearn library 사용 방법 익히기 - 머신러닝 모델 생성 및 학습 3/4

12:23

4-9 sklearn library 사용 방법 익히기 - GridSearchCV 사용 4/4

17:03

4-10 분류모델 - 샘플생성 (필수 강의 아님)

20:06

4-11 분류모델 - 학습 함수 생성

9:24

4-12 분류모델 - 데이터의 중요성

13:44

4-13 분류모델 - 모델링 1/2

19:47

4-14 분류모델 - 모델링 2/2

10:47

4-15 분류모델 - 평가, 결과 파일 저장

9:40

4-16 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 1/6 - 문제 이해, 데이터 가져오기

10:40

4-17 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 2/6 - 데이터 전처리 1

19:22

4-18 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 3/6 - 데이터 전처리 2

16:00

4-19 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 4/6 - 모델링

18:10

4-20 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 5/6 - 제출 데이터 작성

10:15

4-21 고객의 성별 예측 예시문제 풀이 6/6 - 시험 환경 사용

10:13

4-22 화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 1/3

15:15

4-23 화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 2/3

35:58

4-24 화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 3/3

13:46

4-25 이항 분류 모델의 성능평가

17:46

4-26 다항 분류 - 데이터 셋 생성

16:47

4-27 다항 분류 - 모델링/평가, 결과 분석 함수

14:28

4-28 다항 분류 - 학습 데이터 생성, 분류 모델 생성, 오분류표 확인

19:05

4-29 다항 분류 - 모델링/여러 가지 모델 사용

21:30

4-30 다항 분류 - 성능평가

7:27

4-31 회귀 분석의 종류, 분류/회귀의 차이점

8:55

4-32 분석에 사용할 데이터 생성, 키와 몸무게로 BMI 예측

14:48

4-33 이상치를 포함한 데이터 생성

15:29

4-34 회귀 모델링 (Multiple Linear Regression)

11:45

4-35 이상치 확인, 이상치 제거

12:25

4-36 n차항을 포함한 Polynomial Regression

12:45

4-37 Ridge, Lasso Regression 모델링 수행

15:40

4-38 Polynomial Features와 스케일링의 순서

9:47

4-39 DecisionTree, 앙상블 회귀 모델

21:38

4-40 회귀 모델 - 성능평가

10:32

4-41 회귀 모델 모델링 함수 생성

18:15

4-42 웹사이트 방문자 예측 - 데이터 이해, 생성

18:15

4-43 웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 1

19:05

4-44 웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 2

14:55

4-45 웹사이트 방문자 예측 - 모델링, 성능 평가 함수 만들기

22:17

4-46 웹사이트 방문자 예측 - 데이터 분리, 모델 적용 1

18:27

4-47 웹사이트 방문자 예측 - 모델 적용 2

15:06

4-48 웹사이트 방문자 예측 - 모델 선택 결과 제출

9:18

4-49 웹사이트 방문자 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

8:10

4-50 보험 예측 - 전처리, 함수 작성

19:26

4-51 보험 예측 - 모델 적용/선택/제출

9:46

4-52 보험 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

15:47

5. 4과목 통계검정

레슨 44개

5-1 scipy 모듈 및 확률분포 소개

12:37

5-2 이산형 확률분포 - 베르누이, 이항분포

12:31

5-3 기하분포그래프, 활용문제 풀이

19:28

5-4 초기하분포 이론

12:30

5-5 초기하분포 그래프, 활용문제 풀이

22:04

5-6 포아송 분포 그래프, 활용문제 풀이

15:11

5-7 연속형 확률분포 - 정규분포 이론

13:48

5-8 정규분포 그래프

12:02

5-9 정규분포 활용문제, 신뢰구간

13:16

5-10 Student t 분포 이론

9:01

5-11 Student t 분포 그래프

9:06

5-12 Student t 분포 활용문제

29:47

5-13 지수 분포 이해, 그래프

13:48

5-14 지수 분포 활용문제

9:37

5-15 감마 분포 이해 그래프

13:30

5-16 감마 분포 활용문제

6:09

5-17 가설 검정 1

24:54

5-18 가설 검정 2

9:41

5-19 가설 검정 로드맵 - 모수 추론

7:17

5-20 정규성 검정 이론

7:38

5-21 정규성 검정 실습

13:39

5-22 등분산성 검정 1

11:26

5-23 등분산성 검정 2

18:18

5-24 t-test 이론

13:55

5-25 One sample t-test 실습

16:44

5-26 Two sample t-test 실습

16:31

5-27 Paired t-test 실습

14:41

5-28 분류모델 t-test 활용

20:47

5-29 시험유형 One sample t-test 예시

9:21

5-30 작업3유형 예시문제

9:01

5-31 ANOVA 이해 1

10:41

5-32 ANOVA 이해 2

11:12

5-33 ANOVA 실습

19:24

5-34 ANOVA 사후검정

7:59

5-35 비모수 검정의 이해

6:16

5-36 카이제곱 검정의 종류

8:42

5-37 카이제곱 적합도 검정

16:06

5-38 카이제곱 동질성/독립성 검정

14:37

5-39 피셔검정, 카이제곱 독립성 검정 추가

8:26

5-40 분류모델에서의 카이제곱검정 활용

17:28

5-41 비모수 1표본, Paired 검정(willcoxon signed rank)

18:47

5-42 비모수 독립 2표본 검정 (ranksums, mannwhitneyu)

15:40

5-43 비모수 독립 K표본 검정(Kruskal Wallis Test)

7:44

5-44 분류 모델 - Kruskal Wallis Test 활용

11:16

6. 예시문제 풀이

레슨 8개

6-1 기출2회 - 1-1번

13:37

6-2 기출2회 - 1-2번

6:30

6-3 기출2회 - 1-3번

13:54

6-4 기출3회 - 1-1번

7:06

6-5 기출3회 - 1-2번

5:36

6-6 기출3회 - 1-3번

6:01

6-7 기출4회 1번, 2번, 3번

4:21

6-8 기출5회 1번, 2번, 3번

14:47

7. 실기 특강

레슨 19개

7-1 파이썬 핵심 - 1

56:16

7-2 파이썬 핵심 - 2

70:26

7-3 판다스 indexing 이해 -1

53:39

7-4 판다스 indexing 이해 -2

72:14

7-5 판다스 axis 이해

8:44

7-6 빅분기 실기 - 단답형, 작업1유형 대비

47:56

7-7 빅분기 실기 - 작업2유형

71:32

7-8 질의 응답

23:58

7-9 문자열 분리

13:24

7-10 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 1

29:43

7-11 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 2

29:43

7-12 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 3

79:26

7-13 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 4

57:26

7-14 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 5

8:22

7-15 빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 6

96:35

7-16 머신러닝 특강 - 1

78:51

7-17 머신러닝 특강 - 2

78:15

7-18 머신러닝 특강 - 3

73:54

7-19 help, dir 사용법

46:45

최근 업데이트 날짜 2023.10.10 18:18

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