코딩엑스

빅데이터 분석기사 실기

2023 빅데이터 분석기사 실기

코딩엑스 교수님

| 초급과정 | 60일 소장가능

월16,583원

12개월 할부 시

권장 소비자 가격199,000원

판매가

199,000원

커리큘럼

레슨 200개(총 58시간 18분)

비디오

200개

직접 실습해보며 역량을 강화해보세요!이 클래스는 실습형 강의를 포함하고 있습니다.

Intro

레슨 6개

빅분기 실기안내

10:07

빅분기 실습방법

06:49

파이썬 설치

06:31

Visual Studio Code 설치

11:10

데이터마님 사이트 사용법

09:15

실기 시험 주의 사항

06:25

1과목 PYTHON

레슨 32개

파이썬 기초 - 객체(Object) 이해

12:34

파이썬 기초 - 코드 입력 및 실행

20:22

파이썬 기초 - 서식있는 문자열

08:47

파이썬 기초 - 연산자 (거듭제곱, 산술, 비교)

23:25

파이썬 기초 - 연산자 활용, Numeric, Container의 연산 특징

09:10

파이썬 기초 - 조건 작성 연습

05:32

파이썬 기초 - input 함수, 형변환

06:25

파이썬 기초 - 함수의 파이썬 기초 - 함수의 이해

12:13

컨테이너의 분류

14:46

컨테이너 - Sequence type의 index 사용

14:48

컨테이너 - Sequence type의 연산 (덧셈, 곱셈)

08:24

컨테이너 - list의 메서드

11:55

컨테이너 - str의 주요 메서드

14:21

컨테이너 - set의 주요 메서드

09:18

컨테이너 - dict 의 연산, Container의 형변환

10:34

컨테이너 - comprehension

11:44

함수 - 함수의 필요성, 용어, 종류

12:03

함수 - argument의 종류

08:45

함수 - parameter 의 종류

12:57

내장 함수 - enumerate, zip 함수

13:07

내장 함수 - map 함수

09:51

내장 함수 - range 함수, lambda 함수

11:54

Statements - if 의 사용

20:21

Statements - if 연습문제 (비만도, 성별 구하기)

09:14

Statements - if 연습문제 (학점구하기)

08:11

Statements - for의 사용

08:12

Statements - range를 사용한 for 문

09:04

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

09:13

for 활용, break, continue

07:49

모듈 사용 방법(import)

09:02

로또 번호 생성기 만들기 (라이브러리 활용)

05:38

while statement, set

09:46

2과목 PANDAS

레슨 39개

판다스 라이브러리 이해 - Series, DataFrame

05:17

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

19:34

데이터의 dtype 변경, 데이터 값 변경

13:09

데이터 변경 및 데이터 dtype 변경 실습

23:30

datetime, category 타입변경

14:48

데이터 정렬로 인기 채널 확인

08:31

Indexing 기능으로 데이터 검색하기

14:05

Series의 str Accessor 사용 (str.contains, str.upper, str.lower)

13:27

Series 통계값 관련 함수 - 핵심!!

12:15

Drinks - csv 파일 가져오기, 결측치 확인하기

17:45

결측치 해결 - fillna 함수 사용, indexing 사용으로 값 채우기

09:10

DataFrame의 통계값 구하기

12:22

Series의 연산, Column의 추가, 삭제

17:43

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

23:56

Indexing, sort_values 등을 활용한 주류 소비량 분석

07:40

그룹별 통계치 구하기

16:27

미세먼지 - 여러 개 파일 합치기

14:59

index 번호 정리하기 - ignore_index=True

14:51

날짜 타입 변경하기 (pd.to_datetime)

16:44

결측치 그래프로 확인

21:09

결측치 제거 - dropna

14:13

결측치 대체 - 통계값 - 평균값

27:03

그룹별 통계값 구하기 - groupby, pivot_table

27:01

제과점오픈 - 행/열이 많은 csv 파일 읽고 구조 확인하기

17:06

파생변수 추가 - Accessor 활용

17:12

데이터 전처리를 위한 str Accessor의 기능

16:01

결측치 확인, 채우기, rename으로 컬럼명 변경

14:38

Series 연산결과로 변수 생성, DataFrame.apply 메서드

27:51

복잡한 조건의 데이터 추출, 평균비교표 작성

23:34

폐업비율표 작성

17:05

pandas 통계 함수의 특징, 샘플링하기

23:51

이상치(Outlier) 확인 및 해결

19:33

데이터 분포 변환

13:01

데이터 스케일링

07:37

Label Encoding, One Hot Encoding

14:33

데이터 Binning - (연속형 - 범주형 변환)

23:19

Quantile - 백분위 값

07:33

돗수분포표 작성

11:40

상관 계수

11:20

3과목 머신러닝(기본 이해, 분류,회귀)

레슨 52개

머신러닝 과정 및 주요 작업 이해 (dtype의 중요성!)

20:14

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

06:47

Mini-Project - 자녀의 키 예측하기

19:12

모델링의 결과로 생성된 parameter를 확인, 모델을 파일로 저장하기

06:50

머신러닝 기본 용어

24:24

sklearn library 사용 방법 익히기 - 스케일러 사용 1/4

19:34

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

14:22

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

12:23

sklearn library 사용 방법 익히기 - GridSearchCV 사용 4/4

17:03

분류모델 - 샘플생성 (필수 강의 아님)

20:06

분류모델 - 학습 함수 생성

09:24

분류모델 - 데이터의 중요성

13:44

분류모델 - 모델링 1/2

19:47

분류모델 - 모델링 2/2

10:47

분류모델 - 평가, 결과 파일 저장

09:40

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

10:40

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 2/6 - 데이터 전처리 1

19:22

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 3/6 - 데이터 전처리 2

16:00

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 4/6 - 모델링

18:10

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 5/6 - 제출 데이터 작성

10:15

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 6/6 - 시험 환경 사용

10:13

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 1/3

15:15

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 2/3

35:58

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 3/3

13:46

이항 분류 모델의 성능평가

17:46

다항 분류 - 데이터 셋 생성

16:47

다항 분류 - 모델링/평가, 결과 분석 함수

14:28

다항 분류 - 학습 데이터 생성, 분류 모델 생성, 오분류표 확인

19:05

다항 분류 - 모델링/여러 가지 모델 사용

21:30

다항 분류 - 성능평가

07:27

회귀 분석의 종류, 분류/회귀의 차이점

08:55

분석에 사용할 데이터 생성, 키와 몸무게로 BMI 예측

14:48

이상치를 포함한 데이터 생성

15:29

회귀 모델링 (Multiple Linear Regression)

11:45

이상치 확인, 이상치 제거

12:25

n차항을 포함한 Polynomial Regression

12:45

Ridge, Lasso Regression 모델링 수행

15:40

Polynomial Features와 스케일링의 순서

09:47

DecisionTree, 앙상블 회귀 모델

21:38

회귀 모델 - 성능평가

10:32

회귀 모델 모델링 함수 생성

18:15

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 이해, 생성

18:15

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 1

19:05

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 2

14:55

웹사이트 방문자 예측 - 모델링, 성능 평가 함수 만들기

22:17

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 분리, 모델 적용 1

18:27

웹사이트 방문자 예측 - 모델 적용 2

15:06

웹사이트 방문자 예측 - 모델 선택 결과 제출

09:18

웹사이트 방문자 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

08:10

보험 예측 - 전처리, 함수 작성

19:26

보험 예측 - 모델 적용/선택/제출

09:46

보험 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

15:47

4과목 통계검정

레슨 44개

scipy 모듈 및 확률분포 소개

12:37

이산형 확률분포 - 베르누이, 이항분포

12:31

기하분포그래프, 활용문제 풀이

19:28

초기하분포 이론

12:30

초기하분포 그래프, 활용문제 풀이

22:04

포아송 분포 그래프, 활용문제 풀이

15:11

연속형 확률분포 - 정규분포 이론

13:48

정규분포 그래프

12:02

정규분포 활용문제, 신뢰구간

13:16

Student t 분포 이론

09:01

Student t 분포 그래프

09:06

Student t 분포 활용문제

29:47

지수 분포 이해, 그래프

13:48

지수 분포 활용문제

09:37

감마 분포 이해 그래프

13:30

감마 분포 활용문제

06:09

가설 검정 1

24:54

가설 검정 2

09:41

가설 검정 로드맵 - 모수 추론

07:17

정규성 검정 이론

07:38

정규성 검정 실습

13:39

등분산성 검정 1

11:26

등분산성 검정 2

18:18

t-test 이론

13:55

One sample t-test 실습

16:44

Two sample t-test 실습

16:31

Paired t-test 실습

14:41

분류모델 t-test 활용

20:47

시험유형 One sample t-test 예시

09:21

작업3유형 예시문제

09:01

ANOVA 이해 1

10:41

ANOVA 이해 2

11:12

ANOVA 실습

19:24

ANOVA 사후검정

07:59

비모수 검정의 이해

06:16

카이제곱 검정의 종류

08:42

카이제곱 적합도 검정

16:06

카이제곱 동질성/독립성 검정

14:37

피셔검정, 카이제곱 독립성 검정 추가

08:26

분류모델에서의 카이제곱검정 활용

17:28

비모수 1표본, Paired 검정(willcoxon signed rank)

18:47

비모수 독립 2표본 검정 (ranksums, mannwhitneyu)

15:40

비모수 독립 K표본 검정(Kruskal Wallis Test)

07:44

분류 모델 - Kruskal Wallis Test 활용

11:16

예시문제 풀이

레슨 8개

기출2회 - 1-1번

13:37

기출2회 - 1-2번

06:30

기출2회 - 1-3번

13:54

기출3회 - 1-1번

07:06

기출3회 - 1-2번

05:36

기출3회 - 1-3번

06:01

기출4회 1번, 2번, 3번

04:21

기출5회 1번, 2번, 3번

14:47

실기 특강

레슨 19개

파이썬 핵심 - 1

56:16

파이썬 핵심 - 2

70:26

판다스 indexing 이해 -1

53:39

판다스 indexing 이해 -2

72:14

판다스 axis 이해

08:44

빅분기 실기 - 단답형, 작업1유형 대비

47:56

빅분기 실기 - 작업2유형

71:32

질의 응답

23:58

문자열 분리

13:24

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 1

29:43

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 2

29:43

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 3

79:26

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 4

57:26

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 5

08:22

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 6

96:35

머신러닝 특강 - 1

78:51

머신러닝 특강 - 2

78:15

머신러닝 특강 - 3

73:54

help, dir 사용법

46:45

최근 업데이트 날짜 2026. 1. 2 04:26

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커리큘럼

레슨 200개(총 58시간 18분)

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200개

직접 실습해보며 역량을 강화해보세요!이 클래스는 실습형 강의를 포함하고 있습니다.

Intro

레슨 6개

빅분기 실기안내

10:07

빅분기 실습방법

06:49

파이썬 설치

06:31

Visual Studio Code 설치

11:10

데이터마님 사이트 사용법

09:15

실기 시험 주의 사항

06:25

1과목 PYTHON

레슨 32개

파이썬 기초 - 객체(Object) 이해

12:34

파이썬 기초 - 코드 입력 및 실행

20:22

파이썬 기초 - 서식있는 문자열

08:47

파이썬 기초 - 연산자 (거듭제곱, 산술, 비교)

23:25

파이썬 기초 - 연산자 활용, Numeric, Container의 연산 특징

09:10

파이썬 기초 - 조건 작성 연습

05:32

파이썬 기초 - input 함수, 형변환

06:25

파이썬 기초 - 함수의 파이썬 기초 - 함수의 이해

12:13

컨테이너의 분류

14:46

컨테이너 - Sequence type의 index 사용

14:48

컨테이너 - Sequence type의 연산 (덧셈, 곱셈)

08:24

컨테이너 - list의 메서드

11:55

컨테이너 - str의 주요 메서드

14:21

컨테이너 - set의 주요 메서드

09:18

컨테이너 - dict 의 연산, Container의 형변환

10:34

컨테이너 - comprehension

11:44

함수 - 함수의 필요성, 용어, 종류

12:03

함수 - argument의 종류

08:45

함수 - parameter 의 종류

12:57

내장 함수 - enumerate, zip 함수

13:07

내장 함수 - map 함수

09:51

내장 함수 - range 함수, lambda 함수

11:54

Statements - if 의 사용

20:21

Statements - if 연습문제 (비만도, 성별 구하기)

09:14

Statements - if 연습문제 (학점구하기)

08:11

Statements - for의 사용

08:12

Statements - range를 사용한 for 문

09:04

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

09:13

for 활용, break, continue

07:49

모듈 사용 방법(import)

09:02

로또 번호 생성기 만들기 (라이브러리 활용)

05:38

while statement, set

09:46

2과목 PANDAS

레슨 39개

판다스 라이브러리 이해 - Series, DataFrame

05:17

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

19:34

데이터의 dtype 변경, 데이터 값 변경

13:09

데이터 변경 및 데이터 dtype 변경 실습

23:30

datetime, category 타입변경

14:48

데이터 정렬로 인기 채널 확인

08:31

Indexing 기능으로 데이터 검색하기

14:05

Series의 str Accessor 사용 (str.contains, str.upper, str.lower)

13:27

Series 통계값 관련 함수 - 핵심!!

12:15

Drinks - csv 파일 가져오기, 결측치 확인하기

17:45

결측치 해결 - fillna 함수 사용, indexing 사용으로 값 채우기

09:10

DataFrame의 통계값 구하기

12:22

Series의 연산, Column의 추가, 삭제

17:43

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

23:56

Indexing, sort_values 등을 활용한 주류 소비량 분석

07:40

그룹별 통계치 구하기

16:27

미세먼지 - 여러 개 파일 합치기

14:59

index 번호 정리하기 - ignore_index=True

14:51

날짜 타입 변경하기 (pd.to_datetime)

16:44

결측치 그래프로 확인

21:09

결측치 제거 - dropna

14:13

결측치 대체 - 통계값 - 평균값

27:03

그룹별 통계값 구하기 - groupby, pivot_table

27:01

제과점오픈 - 행/열이 많은 csv 파일 읽고 구조 확인하기

17:06

파생변수 추가 - Accessor 활용

17:12

데이터 전처리를 위한 str Accessor의 기능

16:01

결측치 확인, 채우기, rename으로 컬럼명 변경

14:38

Series 연산결과로 변수 생성, DataFrame.apply 메서드

27:51

복잡한 조건의 데이터 추출, 평균비교표 작성

23:34

폐업비율표 작성

17:05

pandas 통계 함수의 특징, 샘플링하기

23:51

이상치(Outlier) 확인 및 해결

19:33

데이터 분포 변환

13:01

데이터 스케일링

07:37

Label Encoding, One Hot Encoding

14:33

데이터 Binning - (연속형 - 범주형 변환)

23:19

Quantile - 백분위 값

07:33

돗수분포표 작성

11:40

상관 계수

11:20

3과목 머신러닝(기본 이해, 분류,회귀)

레슨 52개

머신러닝 과정 및 주요 작업 이해 (dtype의 중요성!)

20:14

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

06:47

Mini-Project - 자녀의 키 예측하기

19:12

모델링의 결과로 생성된 parameter를 확인, 모델을 파일로 저장하기

06:50

머신러닝 기본 용어

24:24

sklearn library 사용 방법 익히기 - 스케일러 사용 1/4

19:34

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

14:22

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

12:23

sklearn library 사용 방법 익히기 - GridSearchCV 사용 4/4

17:03

분류모델 - 샘플생성 (필수 강의 아님)

20:06

분류모델 - 학습 함수 생성

09:24

분류모델 - 데이터의 중요성

13:44

분류모델 - 모델링 1/2

19:47

분류모델 - 모델링 2/2

10:47

분류모델 - 평가, 결과 파일 저장

09:40

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

10:40

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 2/6 - 데이터 전처리 1

19:22

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 3/6 - 데이터 전처리 2

16:00

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 4/6 - 모델링

18:10

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 5/6 - 제출 데이터 작성

10:15

고객의 성별 예측 예시문제 풀이 6/6 - 시험 환경 사용

10:13

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 1/3

15:15

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 2/3

35:58

화물 정시도착, 빅분기 2회 기출문제 풀이 3/3

13:46

이항 분류 모델의 성능평가

17:46

다항 분류 - 데이터 셋 생성

16:47

다항 분류 - 모델링/평가, 결과 분석 함수

14:28

다항 분류 - 학습 데이터 생성, 분류 모델 생성, 오분류표 확인

19:05

다항 분류 - 모델링/여러 가지 모델 사용

21:30

다항 분류 - 성능평가

07:27

회귀 분석의 종류, 분류/회귀의 차이점

08:55

분석에 사용할 데이터 생성, 키와 몸무게로 BMI 예측

14:48

이상치를 포함한 데이터 생성

15:29

회귀 모델링 (Multiple Linear Regression)

11:45

이상치 확인, 이상치 제거

12:25

n차항을 포함한 Polynomial Regression

12:45

Ridge, Lasso Regression 모델링 수행

15:40

Polynomial Features와 스케일링의 순서

09:47

DecisionTree, 앙상블 회귀 모델

21:38

회귀 모델 - 성능평가

10:32

회귀 모델 모델링 함수 생성

18:15

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 이해, 생성

18:15

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 1

19:05

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 전처리 2

14:55

웹사이트 방문자 예측 - 모델링, 성능 평가 함수 만들기

22:17

웹사이트 방문자 예측 - 데이터 분리, 모델 적용 1

18:27

웹사이트 방문자 예측 - 모델 적용 2

15:06

웹사이트 방문자 예측 - 모델 선택 결과 제출

09:18

웹사이트 방문자 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

08:10

보험 예측 - 전처리, 함수 작성

19:26

보험 예측 - 모델 적용/선택/제출

09:46

보험 예측 - 시험보러 가서는 이렇게 하세요!

15:47

4과목 통계검정

레슨 44개

scipy 모듈 및 확률분포 소개

12:37

이산형 확률분포 - 베르누이, 이항분포

12:31

기하분포그래프, 활용문제 풀이

19:28

초기하분포 이론

12:30

초기하분포 그래프, 활용문제 풀이

22:04

포아송 분포 그래프, 활용문제 풀이

15:11

연속형 확률분포 - 정규분포 이론

13:48

정규분포 그래프

12:02

정규분포 활용문제, 신뢰구간

13:16

Student t 분포 이론

09:01

Student t 분포 그래프

09:06

Student t 분포 활용문제

29:47

지수 분포 이해, 그래프

13:48

지수 분포 활용문제

09:37

감마 분포 이해 그래프

13:30

감마 분포 활용문제

06:09

가설 검정 1

24:54

가설 검정 2

09:41

가설 검정 로드맵 - 모수 추론

07:17

정규성 검정 이론

07:38

정규성 검정 실습

13:39

등분산성 검정 1

11:26

등분산성 검정 2

18:18

t-test 이론

13:55

One sample t-test 실습

16:44

Two sample t-test 실습

16:31

Paired t-test 실습

14:41

분류모델 t-test 활용

20:47

시험유형 One sample t-test 예시

09:21

작업3유형 예시문제

09:01

ANOVA 이해 1

10:41

ANOVA 이해 2

11:12

ANOVA 실습

19:24

ANOVA 사후검정

07:59

비모수 검정의 이해

06:16

카이제곱 검정의 종류

08:42

카이제곱 적합도 검정

16:06

카이제곱 동질성/독립성 검정

14:37

피셔검정, 카이제곱 독립성 검정 추가

08:26

분류모델에서의 카이제곱검정 활용

17:28

비모수 1표본, Paired 검정(willcoxon signed rank)

18:47

비모수 독립 2표본 검정 (ranksums, mannwhitneyu)

15:40

비모수 독립 K표본 검정(Kruskal Wallis Test)

07:44

분류 모델 - Kruskal Wallis Test 활용

11:16

예시문제 풀이

레슨 8개

기출2회 - 1-1번

13:37

기출2회 - 1-2번

06:30

기출2회 - 1-3번

13:54

기출3회 - 1-1번

07:06

기출3회 - 1-2번

05:36

기출3회 - 1-3번

06:01

기출4회 1번, 2번, 3번

04:21

기출5회 1번, 2번, 3번

14:47

실기 특강

레슨 19개

파이썬 핵심 - 1

56:16

파이썬 핵심 - 2

70:26

판다스 indexing 이해 -1

53:39

판다스 indexing 이해 -2

72:14

판다스 axis 이해

08:44

빅분기 실기 - 단답형, 작업1유형 대비

47:56

빅분기 실기 - 작업2유형

71:32

질의 응답

23:58

문자열 분리

13:24

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 1

29:43

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 2

29:43

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 3

79:26

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 4

57:26

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 5

08:22

빅분기 머신러닝 문제풀이 특강 - 6

96:35

머신러닝 특강 - 1

78:51

머신러닝 특강 - 2

78:15

머신러닝 특강 - 3

73:54

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최근 업데이트 날짜 2026. 1. 2 04:26

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