반응형 [빅데이터분석기사] 실기 - 목차 Part 00 데이터분석 기본 이론chapter 01)chapter 02) chapter 03) Part 01 환경설정 및 기본 라이브러리chapter 01) 환경설정chapter 02) Python 문법chapter 03) 데이터분석 라이브러리 Part 02 제1유형chapter 01) chapter 02) chapter 03) Part 03 제2유형chapter 01)chapter 02) chapter 03) Part 04 제3유형chapter 01)chapter 02) chapter 03) 2024. 10. 16. [빅데이터분석기사] 실기 - 시험분석 1. 출제문항 및 배점- 시험유형: CBT(Computer Based Test)- 시험시간: 180분- 문항수: 작업형 3문항과목명문항수배점제1유형130점제2유형140점제3유형130점)합계3100점 2. 응시자격 및 합격기준1) 응시자격: 대학졸업자/경력자/기사이상 자격/4년이상의 직장경력(졸업증명서 및 경력증명서 제출)2) 합격기준: 총점 60점 이상 3. 시험 상세 분석 2024. 10. 16. [ADsP] 목차 Part 01. 데이터 이해chapter 01) 데이터의 이해- 데이터와 정보- 데이터베이스의 정의와 특징- 데이터베이스 활용 chapter 02) 데이터의 가치와 미래- 빅데이터의 이해- 빅데이터의 가치와 영향- 비즈니스 모델- 위기 요인과 통제 방안- 미래의 빅데이터 chapter 03) 가치 창조를 위한 데이터사이언스와 전략 인사이트- 빅데이터분석과 전략 인사이트- 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량- 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 Part 02. 데이터분석 기획chapter 01) 데이터분석 기획의 이해- 분석 기획 방향성 도출- 분석 방법론- 분석 과제 발굴- 분석 프로젝트 관리 방안 chapter 02) 분석 마스터 플랜- 마스터 플랜 수립- 분석 거버넌스 체계 수립 Part 03... 2024. 10. 16. [ADsP] 시험분석 1. 출제문항 및 배점- 시험유형: PBT(Paper Based Test)- 시험시간: 90분- 문항수: 객관식 사지선다 50문항과목명문항수배점데이터 이해10각 2점(20)데이터분석 기획10각 2점(20)데이터분석30각 2점(60)합계50각 2점(100) 2. 응시자격 및 합격기준1) 응시자격: 제한없음2) 합격기준: 과목별 40% 이상 + 총점 60점 이상 3. 시험 상세 분석 2024. 10. 16. [국가공인민간자격모음] ADsP - 소개 및 준비 1. 소개1) 자격분류: 국가공인자격2) 기업우대사항:3) 주관: 과학기술정보통신부 / 시행: 한국데이터산업진흥원4) 응시자수/합격률5) 유효기간: 평생6) 시험유형: (필기) 사지선다7) 시험응시: 데이터자격시험 2. 학습로드맵1) 필기- 추천교재: 2024 수제비 데이터분석 준전문가(ADsP)- 추천강의: ADsP 기본서(2024) / ADsP 2시간 완벽정복- 기출문제: ADsP 기출(37-41) / ADsP 기출 41회(1 / 2 / 3-1 / 3-2) / ADsP 기출 42회(1 / 2 / 3-1 / 3-2) 3. 학습팁- ADsP 2시간 완벽정복 듣기- ADsP 기출 41회/42회 듣기- 2024 수제비 데이터분석 준전문가 교재를 구매하고 part01 일부와 40회만 보고 시험 응시- 푸는데.. 2024. 10. 11. [국가기술] 빅데이터분석기사 - 소개 및 준비 1. 소개1) 자격분류: 국가기술자격2) 기업우대사항: 국가기관/공기업/금융권 데이터분석 직무3) 주관: 과학기술정보통신부&통계청 / 시행: 한국데이터산업진흥원4) 응시자수/합격률5) 유효기간: 평생6) 시험유형: (필기) 사지선다 (실기) 프로그래밍7) 시험응시: 데이터자격시험 2. 학습로드맵1) 필기- 추천교재: 2023 빅데이터분석기사 필기 한권완성(2판)- 추천강의: 빅데이터분석기사- 기출문제: 빅데이터 분석기사 기출문제(6-8회) 2) 실기- 추천교재: 2025 시나공 빅데이터분석기사 실기(Python)- 추천강의: 실기 연습 / 빅분기 실기 신유형- 기출문제: 3. 학습팁1) 필기- 독학으로 1년동안 인공지능 학습을 하였음- 기출(6-8회) + 교재 이론 1회독으로 응시- 2.빅데이터 탐색.. 2024. 10. 10. [Roadmap] 8. 데이터분석 1. 데이터분석이론- [교재] 데이터사이언스 스쿨 2. 데이터 전처리/시각화- matplotlib/pandas/seaborn3. 데이터 분석 모델- scikit-learn 4. 자격증1) ADsP2) 빅데이터분석기사 5. 프로젝트- Python + Pandas + Matplotlib + Scikit-Learn + PyTorch- Python + Django + FastAPI + SQLite6. 심화분야1) 금융- 금융 머신러닝- 파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리- 실전 금융산업 빅데이터 분석 2) 고객분석- 행동 데이터 분석 2024. 10. 5. [로드맵] 2. 데이터분석 및 인공지능 개발 데이터분석(개인 학습)1. Python(Python3.11)- Python- Python 코딩도장- 잔재미코딩 2. 데이터처리- Pandas- Numpy 3. 데이터 시각화- Matplotlib- Seaborn 4. 데이터분석 툴- 데이터사이언스 스쿨- Scikit-Learn 인공지능(개인 학습)1. Python(Python3.11)- Python 2. PyTorch- PyTorch 3. Tensorflow- Tensorflow 준비사항- 빅데이터분석기사- ADsP- ADP- 논문 읽는 법관련 분야- 금융- 사용자 데이터- 제조 데이터 2024. 10. 3. [분야별 기본기] 컴퓨터 공학 데이터분석 및 인공지능1. SQLD2. ADsP3. 빅데이터분석기사4. Pandas + Matplotlib5. Scikit-Learn + Scipy6. PyTorch7 Tensorflow 웹 개발1. 리눅스마스터2급2. 정보처리기사3. Java + Spring4. JavaScript + React.js + Node.js + Express.js5. Python + Django 2024. 8. 29. [로드맵] 컴퓨터공학: 분야별 로드맵 분야별 로드맵웹 개발자- HTML5- CSS3- ECMAScript- Modern Javascript- DOM- Node.js- React.js- Express.js- Java 17- Spring- Python 3.10- Django 5- FastAPI데이터 분석- Python 3.10- Pandas- Matplotlib- Scikit-Learn- Scipy인공지능 개발자- Python 3.10- PyTorch- Tensorflow시스템 개발자- ANSI C- C++ 17- Linux API- Ubuntu- Arduino- Raspberry Pi게임/그래픽스 개발자- C++ 20- DirectX 11- OpenGL- Vulkan- Unreal Engine- C# 12- Unity모바일 개발자- Kotli.. 2024. 8. 8. 이전 1 2 다음 반응형
