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D+240

[참가비 무료] 하루만에 데이터 분석 자격증 완전정복 세미나 (~4.26)

중앙정보처리학원

기업형태
중소기업
참여대상
대학생, 직장인/일반인
접수기간
시작일2025.04.01
마감일2025.04.25
활동기간
25.4 ~ 25.4
모집인원
0명
활동지역

지역 제한없음

우대역량
컴퓨터 활용능력
홈페이지
https://www.choongang.co.kr/html/sub07_01_n_view.php?idx=200
활동혜택
실무 교육, 행사 참여
관심분야
  • 과학/공학/기술/IT

  • 창업/자기계발

활동분야
  • 강연

  • 멘토링

추가혜택
정보처리기사, SQLD 특강

공유하기

상세내용


본 세미나는 참가비 없이 무료로 참여 가능합니다!!


🕒 교육 신청 기간 및 일정

 📆 신청 기간 : 2025.04.25 () 까지

 📅 교육 일정 : 2025.04.26 () 10:00 ~ 12:00

 

📍 교육 장소

  ▶ 중앙정보기술인재개발원 2 IT라운지

    (서울 마포구 신촌로 176 중앙빌딩 2, 2호선 이대역 6번 출구)

    네이버지도https://naver.me/GeUibIC2

 

📞 문의처

 📱 전화번호 : 02-313-1711

 ✉️ 이메일 : kinfo7@choongang.co.kr

 🌐 홈페이지 : https://www.choongang.co.kr/html/sub07_01_n_view.php?idx=200


 

🔗 신청 : https://buly.kr/4QmvwYU

 

*본 과정은 유료로 제공되는 내용이나 K-디지털트레이닝 훈련과정 소개 목적으로 무료로 진행합니다.

제한된 좌석으로 인해 참석 대상 확인 후 등록을 도와드립니다.


🎯 이런 분께 추천드립니다

- 소프트웨어 산업분야의 기업에 입사 혹은 창업을 희망하는 분

- 컴퓨터공학을 전공했으나 복습하고 취업을 준비하고 싶은 분

- 컴퓨터공학 비전공자이지만 처음부터 배워 개발자 취업을 꿈꾸는 분

- 34세 이하로 배우고 싶은 의지를 가지고 계신 분

 

※ 실습을 위한 노트북 지참을 권장드립니다. (노트북이 없을 경우 학원 PC 사용 가능)

눈으로 보며 배우고 차후 실습해도 됩니다.

 

🧩 진행 과정 소개

#1 토탈 데이터 분석 플랫폼의 이해와 실습(1시간)

#2 중앙정보기술인재개발원 K-디지털트레이닝 훈련과정 소개(15)

#3 자격증 취득 방법 소개 및 추가 실습(30)

(Basic Proficiency in Analytics Platform in Certification Program)

 

👨‍💻 참석해야 하는 이유

1. 데이터 분석 기초 학습 및 자격증 취득: 데이터분석 플랫폼을 통해 데이터 분석의 기초를 배우고단기간 내에 자격증을 취득할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 취업 시장에서 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

2. 다양한 직무에 대한 이해: 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 등 다양한 직무에 대한 명확한 목표와 주요 업무를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 자신의 진로를 구체화하고, 어떤 분야에 집중할지를 결정하는 데 유용합니다.

3. 실습 중심의 교육: 실습을 통한 학습이 강조되며, 직접 데이터분석 플랫폼을 사용해 보면서 데이터 분석의 실제적인 기술을 익힐 수 있습니다. 또한, 노트북을 지참하면 더 깊이 있는 실습 경험을 할 수 있어, 이론을 넘어 실무 능력을 배양할 수 있습니다.

 

📌 (참고) 토탈 데이터 분석 플랫폼의 활용 직무 소개 정리

직무

목표

주요 업무

데이터 분석가

데이터 앱 생성 및 운영화

- 데이터 접근, 결합, 정리 및 변환

- 반복 작업 자동화 및 대시보드/보고서 시각화

- 데이터 애플리케이션 운영 및 공유

- 고급 데이터 추출 및 시각화 기법 활용

데이터 엔지니어

데이터 파이프라인 구축 및 운영화

- 데이터 접근, 결합, 정리 및 변환

- 반복 작업 자동화 및 파이프라인 최적화

- 데이터 파이프라인 운영 및 공유

- 데이터 엔지니어링 모범 사례 적용

데이터 과학자

머신러닝 모델 구축 및 운영화

- 데이터 접근, 결합, 정리 및 변환

- 반복 작업 자동화 및 간단한 머신러닝 모델 구축

- MLOps 기반 머신러닝 모델 운영

- 머신러닝, 딥러닝, NLP, 시계열 분석 기법 활용



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