[26][100일]빅데이터분석기사 완전정복 (실기) Part.1 ~ 4

자격증(빅데이터분석기사/SQLD)

[26][100일]빅데이터분석기사 완전정복 (실기) Part.1 ~ 4

🌟 빅데이터분석기사 실기시험, Python 기초부터 머신러닝과 실제 기출문제까지 한 번에 준비하고 싶으신가요?
NumPy와 Pandas를 활용한 데이터 처리부터 Scikit-learn 기반 머신러닝, 데이터 전처리, 인코딩·스케일링, 그리고 제6회·제7회 기출문제 풀이까지 단계적으로 학습하는 실기시험 대비 과정입니다.
이 과정은 먼저 실기시험 개발환경을 설정하고 NumPy 배열과 Pandas Series·DataFrame의 주요 기능을 직접 실습하는 것부터 시작합니다.
배열 생성과 인덱싱·슬라이싱, 행렬 연산, 데이터프레임 조회·정렬·집계·결측치 처리 등 Python 데이터 분석의 기본기를 익힌 뒤,
Scikit-learn을 활용해 학습·테스트 데이터를 분리하고 의사결정나무 모델을 학습·예측하며 머신러닝의 전체 흐름을 이해합니다.
또한 Label Encoding과 One-Hot Encoding, 표준화와 정규화 등 실기시험에서 자주 활용되는 데이터 전처리 방법을 직접 연습합니다.
후반부에는 제7회와 제6회 기출문제의 작업 제1유형, 제2유형, 제3유형을 순차적으로 풀어보며 실제 시험 문제에 배운 기능을 적용합니다.
총 31차시의 실습 중심 학습을 통해 Python 데이터 처리부터 머신러닝 모델링, 기출문제 해결까지 빅데이터분석기사 실기시험의 전체 흐름을 체계적으로 익힐 수 있습니다.

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강의 소개

✅ 빅데이터분석기사 완전정복 (실기) Part.1~4는 Python 데이터 분석의 기초부터 머신러닝과 실제 기출문제 풀이까지 총 31차시에 걸쳐 학습하는 빅데이터분석기사 실기시험 대비 과정입니다.
Part.1에서는 시험 안내와 개발환경 설정을 시작으로 NumPy 배열 생성·초기화·reshape·인덱싱·슬라이싱·선형대수 연산을 실습합니다. 이어 Pandas의 Series와 DataFrame을 익히고 read_csv(), shape, head(), info(), describe(), value_counts(), drop(), iloc(), loc(), sort_values(), groupby(), agg(), isna(), fillna() 등 실기시험에 활용되는 주요 기능을 학습합니다.
Part.2에서는 Scikit-learn과 iris 데이터셋을 활용해 train_test_split()으로 학습·테스트 데이터를 분리하고, DecisionTreeClassifier를 이용하여 모델 학습·예측·정확도 평가를 실습합니다. 또한 LabelEncoder, OneHotEncoder, get_dummies(), StandardScaler, MinMaxScaler 등을 활용한 인코딩과 스케일링 과정을 익힙니다.
Part.3과 Part.4에서는 제7회와 제6회 실기 기출문제를 각각 작업 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 나누어 풀이합니다. 실제 시험 문제를 반복적으로 해결하며 데이터 전처리, 분석, 모델링 등 앞에서 배운 기능을 종합적으로 적용하고 실전 문제 해결 능력을 높일 수 있습니다.

💡 이 과정을 통해 얻는 것
📁 NumPy 배열 처리와 Pandas DataFrame 활용 능력
📁 데이터 조회·정렬·집계·결측치 처리 등 실기 핵심 작업 경험
📁 Scikit-learn 기반 머신러닝 학습·예측·평가 과정 이해
📁 인코딩·표준화·정규화 등 데이터 전처리 실습 능력
📁 제6회·제7회 실제 기출문제를 활용한 실전 문제풀이 경험

🎓 수강 효과
✔ Python 기반 데이터 분석 실기 환경과 주요 라이브러리에 대한 이해 향상
✔ NumPy·Pandas를 활용한 데이터 처리 능력 강화
✔ Scikit-learn 기반 머신러닝 모델링의 기본 흐름 습득
✔ 실기시험에서 필요한 데이터 전처리와 함수 활용 능력 향상
✔ 기출문제 반복 풀이를 통한 작업 제1·2·3유형 실전 대응력 강화

🙋‍♀️ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. Python을 처음 사용하는 사람도 수강할 수 있나요?
A. 개발환경 설정과 NumPy·Pandas의 주요 기능부터 단계적으로 실습하도록 구성되어 있습니다. 다만 실기시험 대비 과정인 만큼 기본적인 Python 문법을 알고 있다면 더욱 수월하게 학습할 수 있습니다.

Q. 어떤 Python 라이브러리를 배우나요?
A. NumPy, Pandas, Scikit-learn을 중심으로 학습하며, 배열·데이터프레임 처리부터 머신러닝 모델링과 데이터 전처리까지 실기시험에 필요한 주요 기능을 다룹니다.

Q. 실제 기출문제도 풀어보나요?
A. 네! 제7회와 제6회 빅데이터분석기사 실기 기출문제를 작업 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 나누어 총 17차시에 걸쳐 집중적으로 풀이합니다.

Q. 머신러닝 실습도 포함되어 있나요?
A. 네! train_test_split()을 이용한 데이터 분리부터 DecisionTreeClassifier를 활용한 모델 학습·예측·정확도 평가, 인코딩과 스케일링까지 기본적인 머신러닝 실습을 포함하고 있습니다.

학습 목표

✅ 실기시험 개발환경을 구성하고 NumPy와 Pandas의 주요 함수를 활용하여 데이터를 처리할 수 있습니다.
✅ DataFrame의 조회·추출·수정·삭제·정렬·집계·결측치 처리 등 기본 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
✅ Scikit-learn을 활용하여 데이터를 학습용·테스트용으로 분리하고 머신러닝 모델을 학습·예측할 수 있습니다.
✅ Label Encoding, One-Hot Encoding, StandardScaler, MinMaxScaler 등 주요 데이터 전처리 방법을 적용할 수 있습니다.
✅ 제6회·제7회 기출문제를 통해 작업 제1·2·3유형의 문제 해결 흐름을 익히고 실기시험에 대비할 수 있습니다.

교육 대상

✨ 빅데이터분석기사 실기 자격시험을 준비하는 학습자
✨ Python의 NumPy·Pandas·Scikit-learn을 활용한 데이터 분석 실습을 익히고 싶은 학습자
✨ 이론 학습 후 실제 기출문제를 반복해서 풀며 실기시험 대응력을 높이고 싶은 학습자

학습 커리큘럼

(실기) Part.1 개발환경, Numpy, Pandas 패키지 실기 시험에 필요한 함수, 데이터프레임 실습
(실기) Part.2 Scikit-learn 패키지, 각종 내장 데이터 셋 머신러닝, 데이터 전처리, 인코딩 실습
(실기) Part.3 기출문제(7회)
(실기) Part.4 기출문제(6회) (完)

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