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D-5

[골든래빗] 빅데이터분석기사 실기 무료 온라인스터디 1기 4주 완성반 모집

골든래빗

교육분야
데이터분석, 머신러닝 외 4
온/오프라인
온라인
접수기간
시작일2026.10.06
마감일2026.11.01
활동기간
시작일2026.11.02
마감일2026.11.27
체험/채용연계
체험형
활동지역

지역 제한없음

비용
무료
모집인원
00명
홈페이지
-

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상세내용

빅데이터분석기사 실기 무료 온라인스터디 1기 4주 완성반 모집

○ 교육소개


코딩의 'ㅋ'만 봐도 뇌 정지 오는 분들 주목!


어렵게 뚫은 필기인데... 실기 떨어지면 강제로 '반년' 대기인 거 아시죠?

필기 합격의 기쁨도 잠시, 1년에 딱 두 번뿐인 기회라 이번 실기를 놓치면 다음 시험은 무려 '6개월 뒤'입니다.

내 소중한 필기 면제 유효기간(2년)의 1/4이 날아가고, 반년 동안 다시 코드 잡고 끙끙 앓아야 할 내 시간과 멘탈...

(공부 흐름 끊기면 모델링 파이프라인 코드 다 까먹고 처음부터 다시 시작해야 합니다. 무조건 이번 차수에 실기까지 끝내고 최종 자격증 쟁취해야 합니다!)


"제1유형 데이터 슬라이싱이랑 날짜 전처리부터 버벅거리는데 어떡하죠...?"

"자동완성도 안 되는데 dir(), help() 뒤져가며 언제 3시간 안에 다 푸나요?!"

"게다가 제3유형 통계 가설검정(scipy, statsmodels) 코드는 또 언제 다 외워요?!"


네, 맞습니다. 빅데이터분석기사 실기는 인터넷 검색이나 ChatGPT 복사-붙여넣기로 비벼볼 수 있는 시험이 아닙니다.

전처리에서 한 줄만 삐끗해도 모델 예측값이 산으로 가고, 40점이 걸린 제2유형에서 코드 에러 하나로 0점 과락을 맞을 수도 있습니다!


하지만 걱정하지 마세요!

우리는 AI 연구원이나 통계학 박사가 되려는 게 아닙니다. 오직 '60점 넘겨서 최종 합격증 따는 것'이 목표입니다!

저희 스터디는 무의미한 수학 공식 증명과 삽질을 막아주는 '치트키 번역기'이자 '합격 패스포트'가 되어, 시험에 무조건 나오는 핵심 개념과 기출 패턴만 쏙쏙 골라내어 가장 효율적인 합격 실전 근육을 키워드립니다! 


"이 스터디, 왜 참여해야 할까요?"

1. 시험장 환경 완벽 시뮬레이션 (NO 자동완성 극복)

자동완성 기능이 없는 실제 시험장 환경에서 help()와 dir()을 0.5초 만에 활용해 파라미터를 확인하는 실전 테크닉을 함께 훈련합니다.


2. 중도 포기 방지 시스템 (study_habit.fit(persistence=True))

혼자 코딩하다 에러 뜨면 모니터 끄고 도망치기 바쁩니다. 매일 코드 작성 인증을 진행하고, 실시간 카톡방에서 에러 원인을 공유하며 집단지성으로 빠르게 디버깅하는 러닝메이트가 되어 드립니다!


○ 기간 및 일정

   - 모집 기간: ~ 11/1(일)

   - 스터디 기간: 11/2(월) ~ 11/27(금)


○ 접수방법

   - 구글폼 바로가기

○ 혜택내역

- 빅데이터분석기사 실기 합격을 위한 스니펫 모음

- 실전 대비를 위한 저자의 기출/모의고사 해설 강의

- 온스 완주자를 위한 시험 직전 LIVE 마무리 특강

- 카톡방 운영을 통한 저자 Q&A 상시 답변 + 입문 강의 및 LIVE 특강 알림

- (성실 참여자) 공기업 대비 NCS 모의고사 1회분(PDF): 건보, 코레일, PSAT형, 모듈형 중 택 2


○ 유의사항

   - 꼭 참여하실 수 있는 분만 지원 바랍니다.

허위·과장·오류 내용이 있다면 신고해주세요.

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    • 고려대 / 전자공학 / 학점 3.92/4.5 / 오픽: IH / 인턴 1회(한국전자기술연구원 연구직) / 컴퓨터활용능력: 1급

      1. 자신에게 영향을 끼친 사건과 인물 등을 포함하여 본인이 가지고 있는 가장 중요한 가치관은 무엇인지 설명해 주세요. (700자) [현장 데이터가 최우선의 정답이다: 본질을 꿰뚫는 데이터 중심 사고] 학부 시절 제조 현장에서 설비 제어 인턴십을 수행하며, 수치화되지 않은 직관이나 막연한 가설이 엔지니어링 과정에서 얼마나 큰 오차와 손실을 불러오는지 직접 경험했습니다. 당시 자동화 설비의 구동 정밀도가 예상을 벗어나는 상황에서, 단순히 이론적인 파라미터를 수정하는 방식으로는 문제의 본질을 해결할 수 없음을 깨달았습니다.

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