빅분기
VOD 강의2026 최신기출풀이
4.8(20+ 수강평)

기출 펼치면
코드가 막막하셨나요?

6~11회 기출, 유형별 완벽 풀이시험장에서 바로 쓰는 코드를 체화하세요.

단순 암기가 아닌 각 유형의 출제 패턴과 Python 코드 흐름을 완전히 이해하는 방식으로 학습합니다. 최신 6개 회차(6~11회) 기출 완전 커버.

강의 구성41개 레슨
총 시간12시간 7분
최신 6개 회차(6~11회) 기출 완전 커버
1유형·2유형·3유형 핵심 코드 패턴 습득
실제 시험장에서 바로 쓰는 Python 코드
브라우저에서 바로 실행되는 실습 환경

COURSE PRICE

₩39,000

₩59,000

이런 분들께 추천합니다

  • 빅데이터 분석기사 실기 시험을 앞두고 있는 수험생
  • 기출문제로 실전 감각을 빠르게 키우고 싶은 분
  • Python pandas/sklearn 기본 문법은 알고 있는 분
  • 짧은 시간 내 핵심만 짚어 효율적으로 합격하고 싶은 분
🎯

이 강의를 듣고 나면

  • 8~11회 기출문제 전 유형(1·2·3유형) 완벽 이해 및 풀이
  • 1유형: 데이터 전처리·결측치 처리·기초 통계 분석 코드 패턴 습득
  • 2유형: 머신러닝 모델링(분류/회귀) 전체 흐름 마스터
  • 3유형: 통계 검정(t-test, ANOVA 등) 실전 적용법 이해
  • 회차별 출제 경향 파악으로 다음 시험 예측 및 대비
Exam Types

유형별 코드 패턴, 완벽 체화

1유형부터 3유형까지 각 유형의 핵심 패턴을 분석하고, 시험장에서 바로 쓸 수 있도록 반복 실습합니다.

📊1유형

데이터 처리 및 통계 분석

pandas를 활용한 데이터 전처리, 결측치 처리, 이상값 탐지, 기초 통계 — 데이터를 내 손 안에 넣는 첫 번째 열쇠

  • 데이터 정제 & 전처리
  • 기초 통계 계산
  • 그룹 집계 & 피벗
🤖2유형

머신러닝 모델 구축

scikit-learn으로 분류·회귀 모델을 설계하고, 성능 지표를 계산하는 실전 패턴을 완전히 체화

  • 분류 / 회귀 / 군집
  • 하이퍼파라미터 튜닝
  • AUC, F1, RMSE 계산
📐3유형

통계 기반 가설 검정

t-검정, 카이제곱, 분산분석 등 시험에 반드시 나오는 통계 검정을 코드 한 줄로 해결하는 패턴

  • t-검정 / 분산분석
  • 카이제곱 검정
  • 상관관계 분석
수강 전 (Before)
  • 기출 풀이집 펼쳤다가 코드만 보면 눈앞이 캄캄해짐
  • 1유형·2유형·3유형 뭐가 다른지 헷갈려서 시간 낭비
  • pandas·sklearn 코드를 어떻게 외워야 할지 막막함
  • 시험 직전까지도 어떤 코드가 나올지 불안함
수강 후 (After)
  • 유형별 코드 패턴이 손에 익어 시험장에서 바로 작성
  • 6~11회 기출 전범위를 커버해 어떤 문제도 낯설지 않음
  • 브라우저에서 직접 실행하며 체화 — 암기가 아닌 이해
  • 실전 자신감으로 시험장에 당당하게 입장
Practice Environment

설치 없이, 브라우저에서 바로 실행

Pyodide 기반의 인브라우저 Python 환경으로 코드를 직접 치고 실행해보며 패턴을 체화합니다.

solution.py
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 데이터 로드 & 전처리
df = pd.read_csv('train.csv')
df['age'].fillna(df['age'].median(), inplace=True)

# 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 성능 평가 (AUC)
auc = roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1])
print(f"AUC: {auc:.4f}")

브라우저 내 Python 실행

Pyodide 기반으로 설치 없이 pandas, scikit-learn을 바로 실행합니다.

기출 데이터셋 제공

6~11회 기출 문제와 동일한 형태의 데이터셋이 함께 제공됩니다.

유형별 코드 템플릿

1·2·3유형별로 검증된 코드 패턴을 템플릿으로 제공합니다.

AI 튜터 알고봇 연동

막히는 부분은 AI 튜터에게 즉시 질문할 수 있습니다.

실행 결과 즉시 확인

AUC, F1, RMSE 등 채점 지표가 코드 실행 즉시 출력됩니다.

Curriculum

회차별 기출을 유형 순서대로 완전 분해

Sections
7
Lessons
41
Total Time
12시간 7분
Students
0

01
과정 소개
1분
02
빅분기 실기 합격전략
32분
03
빅분기 실기 Dir, Help
10분
04
빅분기 실기 실습환경설명
5분
05
기출문제 & 데이터셋 다운로드 (6~11회)
섹션 학습량50분

누구에게 배우나요?

최예신
Master Instructor

최예신

데이터와 인공지능, 이제 여러분의 가장 강력한 무기가 됩니다

"사회 초년생 부터 데이터 분석 업무를 수행했습니다. 지금은 20년차 이상의 인공지능, 데이터 분석 전문가로 활동 중입니다. 대학에서 인공지능과 데이터 분석을 강의하고 있으며, 빅데이터 분석기사 교재 등을 집필하였습니다. "

현직 데이터 분석가실무 밀착형 강의도서 집필 저자
Real Reviews

수강생이 직접 남긴 후기

수강생들의 생생한 후기

4.8
45개의 수강평
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김O현
2026. 5. 17.

실기 시험 실습 문제풀이를 위해 설명해주신 부분이 간결해서 귀에 잘 들어옵니다. 불필요한 내용 없이 핵심적인 내용으로 잘 설명해주십니다.

재O 이
2026. 5. 17.

실기시험 대비 맞춤형으로 간결한 코드로 강의를 해주시는것 같아서 좋은 것 같습니다. 감사드립니다.

양O준
2026. 5. 17.

2026년 최신버전의 강의

현O훈
2026. 5. 17.

좋네요 좋아

김O훈
2026. 5. 17.

정O한
2026. 5. 17.

JungwOoklee
2026. 5. 17.

강O구
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

건O 부
2026. 5. 17.

박O호
2026. 5. 17.

기O호
2026. 5. 17.

CheehyOon Kim
2026. 5. 17.

장O윤
2026. 5. 17.

강O종
2026. 5. 17.

김O진
2026. 5. 17.

ciOdy
2026. 5. 17.

오O호
2026. 5. 17.

안O우
2026. 5. 17.

이O주
2026. 5. 17.

GihyOok Yu
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

DONG-JON YANG
2026. 5. 17.

박O연
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

JAEEOG LEE
2026. 5. 17.

HscO685
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

KimhyOnjin
2026. 5. 17.

HongsOon Kim
2026. 5. 17.

박O원
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

손O현
2026. 5. 17.

성O 허
2026. 5. 17.

mikim1284 BOandi MJ Kim
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

윤O준
2026. 5. 17.

김O겸
2026. 5. 17.

박O영
2026. 5. 17.

익명
2026. 5. 17.

김O별
2026. 5. 17.

이O라
2026. 5. 17.

* 본 수강평은 강사님의 기등록된 타 교육 플랫폼(인프런 등) 커리큘럼에서 발췌한 실제 수강생들의 후기를 포함하고 있습니다.

자주 묻는 질문

빅데이터 분석기사 합격,
기출로 끝냅니다.

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