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ADsP41회환급반

24.02.24 ~ 24.05.09

🏃 ADsP 41회 환급반 참여 종료까지 남은 시간 🏃

24.04.05 ~ 24.05.09

ADsP 41회 환급반 참여 종료까지 남은 시간

핵심 과목 중심

🎁 ADsP 합격 패키지 1 할인 🎁

* 강의 구매 시 교재를 별도로 구매하셔야 합니다

! 5/10 이후 가격이 변동되며, 전산 작업 반영 전 구매 시 별도 통보 없이 강제로 환불될 수 있습니다.

ADsP 41회 환급반일정 ✨

  • 본 이벤트는 5/9 23:59분까지이며, 환불 시에는 데이터에듀 환불 규정에 따르고 정가 기준입니다.
  • 5/10 이후 별도의 전산 작업 전까지 정가로 자동 판매되며, 이 때 구매한 자는 해당 사유를 이유로한 환불은 불가할 수 있습니다.
  • 해당 이벤트 기간 내에 본 패키지를 구매한 사람에게만 환급이 적용되며, 본 사항에 명시된 회차에 자격증을 취득한 경우에만 환급이 적용되며, 미취득자 또는 기취득자는 환급이 적용되지 않습니다.(ADsP 41회)
  • 총 환급금이 5만원을 초과할 경우 제세공과금이 발생되며, 이는 본인 부담입니다.

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

  • keyword 2

    엔지니어가 아닌 데이터 분석가 양성 정문 교육

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    카카오톡 1:1 튜터 시험 전날까지 함께해주는 1:1 멘토링 서비스

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

  • 카카오톡 1:1 튜터

    시험 전날까지 함께해주는 1:1 멘토링 서비스

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
  • 前 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

제1장 데이터의 이해
[제1절] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1)
[제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1)
[제3절] 데이터베이스 활용 (2)
예상문제 및 정리하기
제2장 데이터의 가치와 미래
[제1절] 빅데이터의 이해 (1)
[제1절] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향
[제3절] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안
예상문제 및 정리하기
제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
[제1절] 빅데이터 분석과 전략 인사이트
[제2절] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
예상문제 및 정리하기
제1장 데이터 분석 기획의 이해
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1)
[제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1)
[제2절] 분석방법론 (2)
[제2절] 분석방법론 (3)
[제2절] 분석방법론 (4)
[제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기
[제3절] 분석 과제 발굴 (1)
[제3절] 분석 과제 발굴 (2)
[제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기
제2장 분석 마스터 플랜
[제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1)
[제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기
제1절 통계분석의 이해
통계 / 통계자료의 획득방법
통계분석 / 확률
이산형 확률분포
연속형 확률분포
추정
가설검정
비모수검정 / 예상문제 및 정리하기
제2절 기초 통계 분석
기술통계 (1)
기술통계 (2)
인과관계
상관분석
R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기
제3절 회귀분석
회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1)
단순선형회귀분석 (2)
단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1)
다중선형회귀분석 (2)
최적회귀방정식
R을 활용환 회귀분석
R을 활용한 최적회귀방정식
예상문제 및 정리하기
로지스틱 회귀분석
제4절 시계열 분석
시계열 자료 / 정상성
시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법)
시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열)
R을 활용한 시계열 분석 (1)
R을 활용한 시계열 분석 (2)
예상문제 및 정리하기
제5절 다차원 척도법
다차원 척도법
제6절 주성분분석
주성분 분석
R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기
제1절 데이터 마이닝의 개요
데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법
데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석
성과분석 / 예상문제 및 정리하기
제2절 분류분석
분류분석 / 의사결정나무 (1)
의사결정나무 (2)
분리규칙 / 의사결정나무 (3)
R을를 활용한 분류분석
예상문제 및 정리하기
제3절 앙상블분석
앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트)
R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기
제4절 인공신경망 분석
인공신경망 (1)
인공신경망 (2)
인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항
R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기
제5절 군집분석
군집분석 / 계층적 군집방법 (1)
계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법
혼합 분포 군집 / SOM
R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기
제6절 연관분석
연관규칙
최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1)
R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기
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