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namu.wiki 국가공인 데이터분석 전문가 - 나무위키 데이터분석 전문가 자격검정 시험. 빅데이터 시대가 도래하고 데이터 분석가의 필요성이 증가함에 따라 데이터 분석 전문가 자격에 대한 기업의 수요를 반영하여 2014년부터 실시한 시험으로 과학기술정보통신부가 주무부처이고 한국데이터산업진흥원이 시행한다. 개요 과목 ADsP ADP 둘러보기 2024.04.29 웹문서 검색 더보기 elenalee.tistory.com 개발시작 데이터 분석_통계_문서작성 2. 데이터 입력과 점검 특정한 주제에 대해서 수집된 구조화된 정보 (형식이나 양식에 맞게 정리되어 분석이 가능) 수치, 문자, 그림등의 표현양식과 관계없이 주제에 대해 구조화된 정보 데이터의 특징 - 어떤 관심있는 주제에 대해 얻어진것 - 분석에 알맞는 일정한 규칙과 형태로 수집되고 정리됨 - 분석 과정을 통해 유용한 정보로 변환 - 조사나 실험을 통해 수집되어 알맞은 형태로 변환 통계적 데이터 : 수치적 데이터와 통계적 분석에 알맞는 데이터 데이터 분석의 목적 - 자연 및 사회현상에 대한 정확한 현상(집단의 특징)파악 - 왜 그런 현상이 나 3. 국가 통계정보 인터넷 - 각종 정보를 취득할수 있는 지식정보화 시대에 통계정보의 검색 및 활용도구 - 통계정보와 지리정보시스템(GIS)를 결합하여 그래프와 결합된 유용한 통계정보 제공 국가통계정보 - 국가 경영에 필요한 경제, 경영, 환경, 보건, 농업등의 통계정보 - 정부 3.0시대 : 정부기관이 보유한 공공정보를 쉽게 활용할수 있도록 개방, 공유하는 시대 양방향 맞춤형 서비스, 빅데이터 활용 통계청 (http://kostat.go.kr) 국가통계 총괄관리 - 핵심서비스 : KOSIS 국가통계포털,마이크로데이터,통계데이터센터,SGIS 통계지리정 5. 연속형 자료 1) 중심 측도 : 평균, 중앙값, 최빈값 ① 평균 : 관측한 자료들의 값이 X₁, X₂, Xₙ인 경우 전체의 합을 자료갯수로 나눈값 어느한 자료값이 다른값보다 아주 작거나 큰 특이값(outlier:이상치)의 영향을 받음 ② 절사평균 : 가장 작은 값과 큰 값을 빼서 계산된 평균, 특이치에 영향을 덜받는 효과 10% 절사평균 - 표본에서 가장 작은값 10%와 가장 큰값 10%를 빼고 계산된 평균 20% 절사평균 - 표본에서 가장 작은값 20%와 가장 큰값 20%를 빼고 계산된 평균 ③ 중앙값 : 자료를 크기 순서로 나열할 때 중앙에 6. 웹 데이터 분석 웹을 이용한 데이터분석방법 발전 : 통계교육효과 증대, 그래프를 이용한 데이터의 이해, 저비용(무료) 1) StatPages.net (http://statpages.org) 데이터 분석, 통계적 방법, 전자교재, 통계 등 다양한 강의내용 (프로그램을 donation받음) Javascript로 히스토그램, 잎-줄기 그림 및 기술통계량 구하기를 구성함 2) Interactive(http://www.shodor.org/interactive/activities) 확률, 통계, 그래프 등을 대화형으로 제공해주는 사이트 히스토그램, 파이챠트, 7. 문서 작성 (웹데이터 분석) 1) 한글 2018 기본 사용법 한글 문서창 - 제목막대, 메뉴막대, 기본도구 막대, 서식도구 막대, 눈금자 등으로 구성 ① 제목막대 : 지금 열려있는 문서의 이름과 저장된 위치 ② 서식도구모음 - 문서를 작성 글꼴이나 글자크기, 글자모양, 문단모양 또는 스타일을 지정할수 있는 기능 - 아이콘이나 드롭다운 목록의 형태로 구성, 대화상자를 사용하지 않고 바로 조절 ③ 문자변환 한영 변환 : [도구] - [글자판] - [글자판 바꾸기], 왼쪽 shift+space, 한/영 전환키를 이용하여 가능 한자 변환 : 한글입력 후 [입력] - 9. 엑셀의 그래프 통계분석의 그래프 - 데이터가 가진 정보를 요약하여 시각화 (분석결과를 쉽게 이해할수 있음) 측정 수준와 데이터 특성에(정량적 데이터와 정성적 데이터) 맞는 그래프 사용필요 ** 잘못된 그래프는 의미를 왜곡 (데이터 특성/분석목적에 따라 알맞는 그래프 선택이 중요) 1) 원그래프 (원형차트, Pie chart) - 전체에서 항목별 비율/백분율 강조, 각 항목의 상대적 비교용이(항목 비율과 원내의 면적비율 동일) - 그래프 제목, 출처(외부데이터인 경우),8조각 이하(작은비율 항목'기타'처리), 특정조각 강조(색상/무늬) - 데이터 10. 분포 표현 1) 도수분포표 - 겹치지 않는 몇개의 범주의 관측치의 개수를 요약하여 작성한 표 - 정성적, 정량적 데이터 적용가능 ( 정량적 데이터 적용시 사용되는 범주(계급)정의에 고려 필요 ) 작성 단계 : 데이터의 수와 최대/최소값, 계급의 수, 계급의 폭, 계급의 경계값/중앙값 → 도수분포표 작성 - 계급의 수 : √n 土 2~3, 통상 5~ 20개 - 계급의 폭((최대값-최소값) / 계급의 수 - 첫번째 하한경계값 = 최소값 - (측정의 최소단위/2), 첫번째 상한경계값 = 하한경계값 + 계급의 폭 - 계급값 = (하한 경계값 + 상 42 웹을 이용한 데이터분석방법 발전 : 통계교육효과 증대, 그래프를 이용한 데이터의 이해, 저비용(무료) 1) StatPages.net (http://statpages.org) 데이터 분석, 통계적 방법, 전자교재, 통계 등 다양한 강의내용 (프로그램을 donation받음) Javascript로 히스토그램, 잎-줄기 그림 및 기술통계량 구하기를 구성함 2) Interactive(http://www.shodor.org/interactive/activities) 확률, 통계, 그래프 등을 대화형으로 제공해주는 사이트 히스토그램, 파이챠트, 2024.04.24 블로그 검색 더보기 yunicebahngux.tistory.com 유니스방의 UX World 엑셀로 데이터 분석하기 10 스파르타코딩클럽의 "[왕초보] 마케터, 기획자를 위한 실전 데이터 분석" 수업 중 1주차 수업에 대한 개발일지이다. 이번 수업의 목표는 총 3가지이다: 1. 익숙한 엑셀을 통해 데이터 분석 구조 이해, 2. 파이썬과 라이브러리 개념을 이해, 3. 각 데이터 간의 상관관계를 분석. 그럼 왜 데이터를 분석해야하는가... 엑셀 타이타닉 왕초보 데이터분석 스파르타코딩클럽 스파르타코딩 엑셀 데이터 분석 마케터 기획자를 위한 실전 데이터 분석 2024.04.18 Colab으로 본격 데이터 분석하기 BigData + Data Analyst + Daily IT 분야 크리에이터 [Python] 데이터 분석(프로그래머스/python/PCCE 기출문제) 2. 문제 설명 AI 엔지니어인 현식이는 데이터를 분석하는 작업을 진행하고 있습니다. 데이터는 ["코드 번호(code)", "제조일(date)", "최대 수량(maximum)", "현재 수량(remain)"]으로 구성되어 있습니다. 현식이는 이 데이터들 중 조건을 만족하는 데이터만 뽑아서 정렬하려 합니다. 예를 들어 다음과 같이 데이터가 주어진다면 data = [[1, 20300104, 100, 80], [2, 20300804, 847, 37], [3, 20300401, 10, 8]] 이 데이터는 다음 표처럼 나타낼 수 있습니다. code date 3. 문제 풀이 def solution(data, ext, val_ext, sort_by): answer = [] # 컬럼 정보 col_info = { "code" : 0, "date" : 1, "maximum" : 2, "remain" : 3 } # ext 값이 val_ext보다 작은 데이터만 추출 및 적재 for i in data: if i[co 4. 문제 풀이 후기 이번 문제는 문제에서 주어진 조건에 맞게 solution() 함수 안에 코드를 작성하는 문제입니다. 컬럼에 맞는 컬럼정보를 0~3까지 부여해 주고, 이를 조건에 맞는 데이터를 추출할 때 이용합니다. 매개변수에 맞게 값을 비교해야 하니, 이렇게 컬럼 정보를 저장 후 비교하는 것은 코드 작성에서 많이 활용하는 부분이어서 참고하시면 좋을 것 같아요! 크게 어려운 부분이 없어서 제가 따로 코멘트할 것은 없습니다! 이번 포스팅은 프로그래머스에 있는 PCCE 기출문제 python 문제를 풀어보았습니다! 앞으로도 python 관련한 문제들도 많 4 AI 엔지니어인 현식이는 데이터를 분석하는 작업을 진행하고 있습니다. 데이터는 ["코드 번호(code)", "제조일(date)", "최대 수량(maximum)", "현재 수량(remain)"]으로 구성되어 있습니다. 현식이는 이 데이터들 중 조건을 만족하는 데이터만 뽑아서 정렬하려 합니다. 예를 들어 다음과 같이 데이터가 주어진다면 data = [[1, 20300104, 100, 80], [2, 20300804, 847, 37], [3, 20300401, 10, 8]] 이 데이터는 다음 표처럼 나타낼 수 있습니다. code date 코딩 파이썬 알고리즘 python 빅데이터 데이터분석 코딩테스트 빅데이터분석 프로그래머스 2024.04.28 sinuwoo.fufumain.com 정원소식cup 빅데이터 분석기사 취업 (총정리) 빅데이터 분석기사 시험일정 - 필기 빅데이터 분석기사 시험은 1년에 2번 필기와 실기시험을 응시할 수 있습니다. 필기시험에는 객관식으로 총 4과목을 응시. 1과목당 문제수는 20개로 시험시간은 120분. 빅데이터 분석기사 시험일정 빅데이터 분석기사 필기시험과목 빅데이터 분석기획 - 빅데이터의 이해, 데이터 수집 및 저장계획, 데이터 분석 계획 빅데이터 탐색 - 데이터 전처리, 데이터 탐색, 통계기법 이해 빅데이터 모델링 - 분석모형 설계, 분석기법 적용 빅데이터 결과 해석 - 분석모형 평가 및 개선, 분석결과 해석 및 활용 빅데이터 분석기사 필기시험 합격기준은 전 과목 평균 60점 이상 이어야 하며 한 과목이라도 40점 미만이 있다면 불합격입니다. 빅데이터 분석기사 취업 - 1 빅데이터 분석기사 시험일정 - 실기 빅데이터 분석기사 실기시험 역시 1년에 두 번 응시할 수 있습니다. 실기시험은 필답형과 작업형. 시험시간은 180분. 빅데이터 분석기사 시험일정 빅데이터 분석기사 실기시험 과목 빅데이터 분석실무 - 데이터 수집 작업, 데이터 전처리 작업, 데이터 모형 구축 작업, 데이터 모형 평가 작업 빅데이터 분석기사 실기시험 합격기준은 60점 이상 이어야 합니다. 빅데이터 분석기사 취업 - 2 빅데이터 분석기사 응시자격 빅데이터 분석기사 응시자격으로는 4년제 대학교를 졸업이 대표적이지만 이밖에 다른 응시자격도 있습니다. 아래 사항에 하나라도 해당된다면 빅데이터 분석기사 시험에 응시할 수 있습니다. 직무분야 무관 4년 이상 직장경력이 있는 사람 종목 무관 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 2년제 전문대학교 졸업자등으로서 졸업 후 전공과 직무분야 무관 2년 이상 직장경력이 있는 사람 3년제 전문대학교 졸업자등으로서 졸업 후 전공과 직무분야 무관 1년 이상 직장경력이 있는 사람 종목 무관 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그... 빅데이터 분석기사 취업과 비슷한 관련 자격증 설비보전기사 필기, 실기 (총정리) 전력, 화학, 제품 등의 설비를 가지고 있는 모든 기업들이 필요로 하는 기술인력이 갖춰야 하는 자격증이 설비보전기사입니다. 실제로 플랜트 설비에 관한 기술과 관리에 있어 기술적인 담당자 sinuwoo.fufumain.com 재경관리사 시험일정 (총정리) 나라에서 인정한 국가공인회계관리 시험, 재경관리사가 있습니다. 재경이라는 단어처럼 회계, 세무, 원가 및 경영관리에 있어 재경분야를 실무를 담당하고 있는 사람들이 많이 취득하는 자격증 sinuwoo.fufumain.com 농산물 품질관리사 취업 전 빅데이터 분석기사 취업 총정리 빅데이터 분석기사, 이번에 생긴 자격증이라 그런지 난이도는 생각보다 크게 어렵지 않다고 합니다. (지금이 기회) 빅데이터 분석기사 시험일정 빅데이터 분석기사 전망 빅데이터 분석기사 취업 빅데이터 분석기사 시험은 1년에 2번 필기와 실기시험을 응시할 수 있습니다. 필기시험에는 객관식으로 총 4과목을 응시. 1과목당 문제수는 20개로 시험시간은 120분. 빅데이터 분석기사 시험일정 2024.04.29 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 엠포스 커리어 분야 크리에이터 데이터 분석 관점에서의 GA4 컨설팅 서비스 런칭 5 진단과 세팅, 그리고 분석까지 제공하는 구글 애널리틱스 4 컨설팅 서비스를 런칭했다. 이런 서비스를 제공합니다. ▷ 기존 GA4 세팅 현황을 살펴보고 데이터 분석 가능한 범위를 점검 물론, 기존에 운영 중인 GA4가 없다면 니즈에 맞춰 세팅 지원 ▷ 데이터 분석 관점에서 활용이 가능하도록 필수 요소들을 추가로 세팅... 데이터 컨설팅 구글 2024.03.07 브런치스토리 검색 더보기 swchaey.tistory.com 채영sw 데이터 분석하기 12-1. 분석 모델 개요 데이터 분석 방법론 : 통계학에 기반한 통계 모델과 인공지능에서 파생된 기계학습으로 나뉨(그 둘간의 경계는 모호하며 상당부분 겹치기도 함) → 기계학습 모델 : 대용량 데이터를 활용해 예측의 정확도를 중요시 → 통계 모델 : 모형과 해석을 중요시하고 오차와 불확정성을 강조 < 기계 학습 데이터 분석 방법론을 두 가지 기준으로 구분 > 1. 우선 종속변수의 유무 , 지도학습과 비지도학습 2. 독립변수와 종속변수의 속성에 따른 구분, 질적 척도인지 양적 척도인지에 따라 사용할 수 있는 분석 방법론이 다르지만 두가지... 12-2. 주성분 분석(PCA) 주성분 분석 : 여러개의 독립변수들을 잘 설명해 줄 수 있는 성분을 추출하는 기법. 전체 변수들의 핵심 특성만 추출하기 때문에 독립변수(차원)의 수를 줄일 수 있음. 즉 여러 개의 변수들을 소수의 특정한 변수로 축약하여 변수의 수를 줄이는 기법. → 주성분 분석을 통해 모형을 간단하게 만들 수 있고 분석 결과를 효과적으로 해석할 수 있음. → 주성분 분석에 사용되는 변수들은 등간척도/비율척도로 측정한 양적변수여야 하며 관측치들은 서로 독립적이고 정규분포를 이루고 있어야 함. < 차원을 감소시키는 방법 > 변수... 12-3. 공통요인분석(CFA) PCA와 CFA는 모두 요인분석을 하기 위한 기법 → PCA는 전체 분산을 토대로, CFA는 공통분산을 토대로 데이터의 요인을 분석하는 것 요인분석 : 목적에 따라 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석으로 구분됨. 탐색적 요인분석(EFA) : 변수와 요인 간의 관계가 사전에 정립되지 않았거나 체계화되지 않은 상태에서 변수 간의 관계를 알아볼 때 사용. 확인적 요인분석(CFA) : 이미 변수들의 속성을 예상하고 있는 상태에서 실제로 구조가 그러한지 확인하기 위해 사용. 주성분 분석에서는 전체 독립변수들을 잘 설명해줄 수 있는 소수의 주된 12-4. 분석 모델 개요 다중공선성은 독립변수들 간의 상관관계가 높은 현상을 의미한다. 두개 이상의 독립변수가 서로 선형적인 관계를 가지는 현상이며 이는 독립변수들 간에는 서로 독립이라는 회귀분석의 전제 가정을 위반하게 된다. 회귀분석에서 다중공선성이 발생하게 되면 추정치의 통계적 유의성이 낮아져 모델의 정합성이 맞지 않는 문제가 발생한다. 즉 회귀모델은 첫번째 독립변수가 종속변수를 예측하고 두번째 독립변수가 남은 변량을 예측하는 식으로 구성되는데 두 변수가 설명할 수 있는 부분이 거의 동일해지면서 두번째 변수가 설명할 수... 12-5. 데이터 마사지와 블라인드 분석 데이터 마사지란 데이터 분석 결과가 예상/의도한 방향과 다를 때 데이터의 배열을 수정하거나 관점을 바꾸는 등 데이터의 해석이 달라질 수 있도록 유도하는 것이다. 비록 데이터의 수치 자체를 바꾸는 것은 아니지만 분석가의 주관이 개입되기 때문에 지양하는 것이 좋다. 데이터 마사지 방법들은 다음과 같다. 편향된 데이터 전처리 → 의도하는 방향에 유리하도록 이상치, 결측값 등을 전처리하는 방식이다. 예를 들어 A그룹과 B그룹의 수치 차이를 원하는 방향으로 유도할 때 A그룹의 수치가 커지도록 유도할 수 있다. A그룹의 값... 12-6. Z - test와 T - test → Z - test와 T - test, 그리고 (다음 절의) ANOVA는 통계 기반 데이터 분석의 방법론 중 일부이며 집단 내 혹은 집단 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의미한지 알아내는 방법이다. Z - test와 T - test는 두 집단 간의 평균 차이를 분석할 때 사용되고 ANOVA는 두 집단 이상일 때에 사용된다. → Z - test와 T - test는 단일 표본 집단의 평균 변화를 분석하거나 두 집단의 평균값, 비율 차이를 분석할 때 사용된다. 이 둘을 사용하기 위해서는 분석하고자 하는 변수가 양적 변수이며, 정규 분포이 12-7. ANOVA → 세 집단 이상의 평균을 검정할 때에는 ANOVA를 사용한다. T 분포를 사용하는 T - test와 달리 ANOVA는 F 분포를 사용하며 F 검정의 통곗값은 집단 간 분산의 비율을 나타내게 된다(그래서 분산분석이라고도 불린다). → ANOVA에서는 회귀분석과 유사하게 F 분포를 통해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석한다. 즉 집단의 종류(독립변수)가 평균 값의 차이 여부(종속변수)에 미치는 영향을 검정하는 것이다. → ANOVA의 일반적인 가설은 다음과 같다. 귀무가설(H0) : 독립변수(인자)의 차이에 따른 종속변수(특성 12-8. 카이제곱 검정(교차분석) → 등간/비율 척도로 이루어진 연속형 변수 간의 연관성을 측정하는 분석 방법으로는 앞에서 공분산과 상관성 분석을 다루었다. 이때 명목/서열척도 등의 범주형 변수들 간의 연관성을 분석하기 위한 기법이 카이제곱 검정(혹은 교차분석)이다. 따라서 카이제곱 검정을 사용하기 위해서는 ‘연령’등의 비율척도 변수를 ‘연령대’처럼 서열척도 변수로 변환하여 사용해야 한다. 카이제곱 검정의 기본 원리는 변수들 간의 범주를 동시에 교차하는 교차표를 만들어 각각의 빈도와 비율을 통해 변수 상호 간의 독립성과 관련성을 분석... 13-1. 선형 회귀분석과 Elastic Net(예측모델) → 회귀분석이라는 용어는 영국 인류학자 프랜시스 골턴이 부모의 키와 자식의 키에 대한 유전 법칙을 연구하다 시작되었다. 자식 세대의 키가 모집단의 평균으로 회귀한다는 ‘평균으로의 회귀’ 이론의 연구로 회귀분석은 시작되었으며 이후 칼 피어슨이 아버지와 아들 키 관계를 표현한 수식이 최초의 회귀식이 된다. 또한 X, Y 좌표에 산점도를 찍고 X와 Y의 관계를 가장 잘 나타낼 수 있는 직선을 찾음으로써 회귀분석 모델이 만들어졌다. → 회귀분석은 해당 객체가 소속된 집단의 X(독립변수) 평균값을 통해 Y(종속변수) 값을... 13-2. 로지스틱 회귀분석(분류 모델) → 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 (양적척도가 아닌) 질적척도인 분류 모델이다. 기본 모형은 종속변수가 0과 1인 이항 분류이며 종속변수의 범주가 3개 이상인 경우에는 다항 로지스틱 회귀분석을 사용한다. → 로지스틱 회귀분석에서는 기존 선형회귀식을 그대로 사용하되 종속변수를 1이 될 확률로 변환하여 그 확률에 따라 0과 1로 분류한다. 우선 오즈(Odds)와 로짓 변환에 대해 알아보겠다. → 위 그래프는 각각 선형 회귀선과 로짓 회귀선이다. 종속변수가 0과 1일 때 선형 회귀선에서는 확률이 양과 음의 무한대로 뻗어 나가... 55 데이터 분석 방법론 : 통계학에 기반한 통계 모델과 인공지능에서 파생된 기계학습으로 나뉨(그 둘간의 경계는 모호하며 상당부분 겹치기도 함) → 기계학습 모델 : 대용량 데이터를 활용해 예측의 정확도를 중요시 → 통계 모델 : 모형과 해석을 중요시하고 오차와 불확정성을 강조 < 기계 학습 데이터 분석 방법론을 두 가지 기준으로 구분 > 1. 우선 종속변수의 유무 , 지도학습과 비지도학습 2. 독립변수와 종속변수의 속성에 따른 구분, 질적 척도인지 양적 척도인지에 따라 사용할 수 있는 분석 방법론이 다르지만 두가지... 2024.03.27 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 교육부 교육부 - 카카오스토리 후 상환 전환대출 신청 마감 21일(화) : 2024년 2학기 국가장학금 신청 (~6/20) 31일(금) : 공공데이터 분석 활용대회 접수 마감 제26회 초 중 고 백일장 접수하러가기 : http://ablecontest.com/ 2024 첨단산업... 2024.05.01 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
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