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빅데이터 전문인력 성장률 150%

데이터가 경쟁력인 시대

빅데이터 전문가의 수요는 지속해서 높아지고 있습니다.

수 많은 기업들이
데이터 분석가를 원하고 있지만

인력은 턱없이 부족합니다

그 이유는, 실무에서 필요로하는

제대로 된 교육 과정이 없었기 때문입니다

데이터분석 준전문가 ADsP?

더이상 어려워 하지마세요!

또 다른 데이터 세상

데이터에듀 ‘ADsP 합격패키지’

누구보다 빠르고 확실하게!

데이터에듀는 무엇이 다를까요?

하나하나 신경 써주는 멘토니까!

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    국내 최초 온라인 ADsP 강의서비스

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    엔지니어가 아닌 데이터 분석가 양성 정문 교육

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    모바일 R실습 애플리케이션(R-Medus)

ADsP

올인원 패키지

  • 데이터의 쉽고 빠른 이해

  • 데이터 구축 후 분석 기획

  • 데이터 분석

    R프로그래밍에서 비정형 데이터 마이닝

  • ADsP 기출문제 풀이

    ADsP 최신기출 100% 반영 자격증 시험 완벽 대비

  • 모바일 R 실습 애플리케이션 R-Medus

    모바일에서 R 프로그램을 실습할 수 있는 애플리케이션

그래서, 누가 시작할 수 있을까요?

ADsP 이런 분들에게 추천드려요!

  • 머신러닝 기초 학습이 필요하신 분
  • 데이터분석 전문가/준전문가 자격증 취득을 원하는 분
  • 데이터분석 관련 취업 희망자
  • 빅데이터 관련 대학 진학을 위한 고등학생 (교육부 생기부 관련 공인자격증)
  • R 통계 패키지 기초 학습이 필요하신 분

ADsP 유망 직종에 대해서도

데이터에듀가 자세히 알려줄게요

ADsP 자격증을 취득하시면

이렇게나 다양한 혜택이 있어요!

ADsP로 받을 수 있는 혜택, 가산점 받을 수 있는 기업, 공공기관, 학교가
데이터 전문가 지식 포털에 리스트되어 제공되어 있습니다.

아직 고민중인 당신을 위한

수강생이 말해주는 리얼 후기

ADsP 제 23회 빅데이터분석 준전문가 자격증 합격 후기 (전공자/대학생)

ADsP를 공부하면서 중요하다고 느낀 점은 물론이고 전공자시거나 관련 지식이 많으신 분들은 독학을 통해서도 충분히 취득하실 수 있겠지만 저처럼 관련 지식이 ... (중략) 그래도 확실하게 교재만 열심히 공부하시면 합격하실 수 있다고 생각합니다.

ADsP 제 23회 빅데이터분석 준전문가 자격증 합격 후기 (비전공자/직장인)

빅데이터 분야가 워낙 생소하고 특히 3과목의 데이터 분석 통계 부분을 어떻게 시작해야 될지 막막한 상황에서 유튜브나 사내 강의를 들으며 공부... (중략) 중간마다 기출문제 및 주요 문제를 직접 풀어주시고 해설까지 자세히 해주셔서 매우 큰 도움이 되었습니다.

ADsP 제 23회 빅데이터분석 준전문가 자격증 합격 후기 (비전공자/대학생)

R이 뭔지도 모르는 비전공자에게 정말 쉽게 기초 중의 쌩 기초부터 가르쳐주셔서 차근차근 이해하기 편했습니다... (중략) 추가적으로 무료 강의로 해설을 해주신 다는 점이 마지막에 개념을 마무리할 때 크게 도움이 되었습니다.

빠른 합격을 위한 현명한 선택

빅데이터 ‘합격’ 전문가 윤종식 교수

  • 주요이력
  • (주)데이터에듀 대표
  • 동국대학교 겸임 교수
  • (주)NICE D&B 솔루션사업 실장
  • 한국정보통신(주)
  • 학력 및 활동
  • 빅데이터 / AI 기업 강의
  • 삼성전자 삼성 SDS, LG CNS, SKT 외 다수
  • 빅데이터 및 데이터 분석 프로젝트
  • (외한은행, 신한은행, CJ, LS산정 외 다수)

  • 빅데이터 활용 창업 강좌 및 멘토링
  • (연세대, 성균관대, 동국대, 아주대 외 다수)
  • 빅데이터 전문가 협회 정회원
  • 중소기업청, 창조경제타운 심사 평가단

ADsP 합격패키지

수업 커리큘럼

제1절 데이터 분석 기법의 이해
1. 데이터 분석 기법의 이해 (1)
2. 데이터 분석 기법의 이해 (2)
제1절 R소개
1. R소개
2. R 특징 및 설치
3. R studio / R 기반의 작업환경
제2-1절 R기초 (1)
1. R 시작하기
2. 패키지 / 파일
3. 배치모드 / R 실습 / 예상문제 및 정리하기
제2-2절 R기초 (2)
1. 출력 / R 실습
2. 변수할당 및 삭제 / R 실습
3. 기본 통계량 / R 실습
4. 프로그래밍시 자주하는 실수 / 예상문제 및 정리하기
제3절 입력과 출력
1. 데이터 입력과 출력 (1) / R 실습 (1)
2. 데이터 입력과 출력 (2) / R 실습 (2)
3. CSV / 웹데이터 / 복잡한 데이터 읽기
제4-1절 데이터 구조와 데이터 프레임 (1)
1. 데이터 구조 (1) / R 실습 (1)
2. 데이터 구조 (2) / R 실습 (2)
3. R 실습 (3) / 예상문제 및 정리하기
제4-2절 데이터 구조와 데이터 프레임 (2)
1. 데이터프레임 다루기 (1) / R 실습 (1)
2. 데이터프레임 다루기 (2) / R 실습 (2)
3. 데이터 병합 / R 실습 / 데이터 구조 변경 / 예상문제 및 정리하기
제5절 데이터 변형
1. 데이터 변형 / R 실습
2. 문자열 및 날짜 다루기 / R 실습 / 예상문제
제1절 데이터 변경 및 요약
1. R reshape를 이용한 데이터 마트 개발
2. reshape 패키지 실습
3. sqldf / plyr / data.table 패키지 실습
제2절 데이터 가공
1. 데이터 가공 / 변수 중요도
2.변수 구간화 / R 실습
제3절 기초 분석 및 데이터 관리
1. 결측값 처리
2. R을 활용한 결측값 처리
3. 이상값 처리
4. R을 활용한 이상값 처리 / 예상문제 및 정리하기
제1절 통계분석의 이해
1. 통계 / 통계자료의 획득방법
2. 통계분석 / 확률
3. 이산형 확률분포
4. 연속형 확률분포
5. 추정
6. 가설검정
7. 비모수검정 / 예상문제 및 정리하기
제2절 기초 통계 분석
1. 기술통계 (1)
2. 기술통계 (2)
3. 인과관계
4. 상관분석
5. R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기
제3절 회귀분석
1. 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1)
2. 단순선형회귀분석 (2)
3. 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1)
4. 다중선형회귀분석 (2)
5. 최적회귀방정식
6. R을 활용환 회귀분석
7. R을 활용한 최적회귀방정식
8. 예상문제 및 정리하기
9. 로지스틱 회귀분석
제4절 시계열 분석
1. 시계열 자료 / 정상성
2. 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법)
3. 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열)
4. R을 활용한 시계열 분석 (1)
5. R을 활용한 시계열 분석 (2)
6. 예상문제 및 정리하기
제5절 다차원 척도법
1. 다차원 척도법
제6절 주성분분석
1. 주성분 분석
2. R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기
제1절 데이터 마이닝의 개요
1. 데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법
2. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석
3. 성과분석 / 예상문제 및 정리하기
제2절 분류분석
1. 분류분석 / 의사결정나무 (1)
2. 의사결정나무 (2)
3. 분리규칙 / 의사결정나무 (3)
4. R을를 활용한 분류분석
5. 예상문제 및 정리하기
제3절 앙상블분석
1. 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트)
2. R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기
제4절 인공신경망 분석
1. 인공신경망 (1)
2. 인공신경망 (2)
3. 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항
4. R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기
제5절 군집분석
1. 군집분석 / 계층적 군집방법 (1)
2. 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법
3. 혼합 분포 군집 / SOM
4. R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기
제6절 연관분석
1. 연관규칙
2. 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1)
3. R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기
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