안녕하세요
OHLS 멘토 인사드려요!
4차산업혁명이 도래함에 따라 점점 IT분야에 대한 관심은 높아지고 있습니다
오늘은 이와 관련된 국가기술자격증인 빅데이터분석기사라는 직업,
그리고 빅데이터분석기사 응시자격 충족하는 방법에 대해 알려드릴게요
우선 해당 직업은 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획,
빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말합니다
현재는 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식되고 있는 상황으로
국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있죠 :)
하지만 그에 반해 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높다는 것이 현실이기에
해당 자격을 취득한다면 보다 경쟁력을 갖출 수 있는데요!
이렇듯 미래 전망도 밝은 빅데이터분석기사, 고졸, 비전공자,
무경력자라고 해도 빠르게 응시자격을 갖추는 방법이 있답니다 :)
고졸 빅데이터분석기사 응시자격 자세히 알아볼게요!
"고졸 빅데이터분석기사 응시자격이 뭔가요?"
빅데이터분석기사 응시자격은 여러개로 나뉩니다
고졸학력이신 분들이 최득하기 위한 방법으로는
아래 3가지 정도로 추려볼 수 있습니다!
1. 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람
2. 4년 이상 직장 경력이 있는 사람
3. 학점은행제 106학점 이수
하지만 경력으로 응시자격을 갖추기에는 최소 3년, 4년의
경력이 필요하다는 점에서 쉽지 않다고 할 수 있는데요~
가장 단기간에 또 수월하게 갖출 수 있는 방법을 알려드리겠습니다!
뿐만아니라 응시자격을 준비하며 4년제 학사학위까지
동시에 준비하실 수 있는 제도인데요 :)
전 과정을 온라인으로 준비할 수 있다는 점에서
현업이나 자격증 공부에 전념하실 수 있기 떄문에
보다 효율적으로 준비할 수 있는 방법이죠!
"고졸 빅데이터분석기사 응시자격
온라인으로 준비할 수 있다구요?"
네, 학점은행제 제도를 활용하는 방법입니다 :)
해당제도의 경우 온라인강의를 통해 학점을 이수하여
필수학점을 충족하는 시점에 맞춰 교육부장관 명의의
학위를 수여하는 학위취득 제도입니다!
따라서 해당제도를 통해 106학점을 이수하신다면
4년제 대학교 졸업예정자로 분류되기 떄문에
고졸 빅데이터분석기사 응시자격을 충족할 수 있죠
또한 언급했듯이 학위를 취득하는 제도라는 점에서
추가적으로 조금만 더 학점을 인정받으신다면
4년제 학사학위까지도 취득할 수 있다보니
두 마리 토끼를 한꺼번에 잡을 수 있겠죠?
게다가 입학부터 과제, 시험, 졸업까지도 전 과정을
온라인으로 진행하실 수 있다는 점이 있으며
정해진 수업시간표 없이 자유롭게 이수할 수 있어
"내" 스케줄에 맞춰 시간분배 또한 가능하답니다!
"106학점까지 모으려면 얼마나 걸리나요?"
일반적으로 해당제도의 경우 규정으로 인해
1년에, 1학기에 이수할 수 있는 학점의 제한이 있어
대략 4~5학기 정도가 걸리게 됩니다
하지만 온라인강릐 뿐 아니라 자격증, 독학사 등
다양한 수단을 활용하여 학점이수가 가능하기 때문에
추가적인 기간단축 또한 가능하답니다 :)
따라서 보유자격증, 보유학점 등 각자의 상황에 따라
기간과 커리큘럼은 달라지기 마련인데요~!
가장 빠르게 준비하신다면 1년안에도 준비할 수 있고
추후 빅데이터분석기사 자격증을 취득하신다면
학위취득을 위한 학점으로도 사용할 수 있어
4년제 학사학위까지도 빠르게 준비하실 수 있답니다!
단, 전공에 따른 인정 자격증 등은 모두 달라지기 때문에
이 부분에 있어서는 멘토와 상담 후 진행하시는 것이
가장 효율적이고 안전한 방법이라고 할 수 있죠!
"멘토와 상담 후 진행해야하는 이유"
고졸 빅데이터분석기사 응시자격
말씀드렸듯 학점은행제 제도를 통해
106학점만 이수한 후 바로 응시가 가능합니다
하지만 학점은행제 역시 오프라인 과정, 온라인 과정이 나눠지고
학점을 이수하는데에 있어 규정과 주의사항이 있습니다
뿐만아니라 정해진 일정의 행정절차는 필수이죠!
따라서 이러한 주요일정체크, 교육원/과목 배정,
과제, 시험 등의 학습과정에 대한 요령안내까지
함께 서포팅 받으며 진행하시는게 가장 효율적이랍니다
멘토와 함께 진행한다고 하여 비용이 발생하는것이 아니니
편히 물어보세요, 올바른 방향을 제시해드릴게요!
안녕하세요
OHLS 멘토 인사드려요!
4차산업혁명이 도래함에 따라 점점 IT분야에 대한 관심은 높아지고 있습니다
오늘은 이와 관련된 국가기술자격증인 빅데이터분석기사라는 직업,
그리고 빅데이터분석기사 응시자격 충족하는 방법에 대해 알려드릴게요
우선 해당 직업은 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획,
빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말합니다
현재는 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식되고 있는 상황으로
국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있죠 :)
하지만 그에 반해 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높다는 것이 현실이기에
해당 자격을 취득한다면 보다 경쟁력을 갖출 수 있는데요!
이렇듯 미래 전망도 밝은 빅데이터분석기사, 고졸, 비전공자,
무경력자라고 해도 빠르게 응시자격을 갖추는 방법이 있답니다 :)
고졸 빅데이터분석기사 응시자격 자세히 알아볼게요!
"고졸 빅데이터분석기사 응시자격이 뭔가요?"
빅데이터분석기사 응시자격은 여러개로 나뉩니다
고졸학력이신 분들이 최득하기 위한 방법으로는
아래 3가지 정도로 추려볼 수 있습니다!
1. 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람
2. 4년 이상 직장 경력이 있는 사람
3. 학점은행제 106학점 이수
하지만 경력으로 응시자격을 갖추기에는 최소 3년, 4년의
경력이 필요하다는 점에서 쉽지 않다고 할 수 있는데요~
가장 단기간에 또 수월하게 갖출 수 있는 방법을 알려드리겠습니다!
뿐만아니라 응시자격을 준비하며 4년제 학사학위까지
동시에 준비하실 수 있는 제도인데요 :)
전 과정을 온라인으로 준비할 수 있다는 점에서
현업이나 자격증 공부에 전념하실 수 있기 떄문에
보다 효율적으로 준비할 수 있는 방법이죠!
"고졸 빅데이터분석기사 응시자격
온라인으로 준비할 수 있다구요?"
네, 학점은행제 제도를 활용하는 방법입니다 :)
해당제도의 경우 온라인강의를 통해 학점을 이수하여
필수학점을 충족하는 시점에 맞춰 교육부장관 명의의
학위를 수여하는 학위취득 제도입니다!
따라서 해당제도를 통해 106학점을 이수하신다면
4년제 대학교 졸업예정자로 분류되기 떄문에
고졸 빅데이터분석기사 응시자격을 충족할 수 있죠
또한 언급했듯이 학위를 취득하는 제도라는 점에서
추가적으로 조금만 더 학점을 인정받으신다면
4년제 학사학위까지도 취득할 수 있다보니
두 마리 토끼를 한꺼번에 잡을 수 있겠죠?
게다가 입학부터 과제, 시험, 졸업까지도 전 과정을
온라인으로 진행하실 수 있다는 점이 있으며
정해진 수업시간표 없이 자유롭게 이수할 수 있어
"내" 스케줄에 맞춰 시간분배 또한 가능하답니다!
"106학점까지 모으려면 얼마나 걸리나요?"
일반적으로 해당제도의 경우 규정으로 인해
1년에, 1학기에 이수할 수 있는 학점의 제한이 있어
대략 4~5학기 정도가 걸리게 됩니다
하지만 온라인강릐 뿐 아니라 자격증, 독학사 등
다양한 수단을 활용하여 학점이수가 가능하기 때문에
추가적인 기간단축 또한 가능하답니다 :)
따라서 보유자격증, 보유학점 등 각자의 상황에 따라
기간과 커리큘럼은 달라지기 마련인데요~!
가장 빠르게 준비하신다면 1년안에도 준비할 수 있고
추후 빅데이터분석기사 자격증을 취득하신다면
학위취득을 위한 학점으로도 사용할 수 있어
4년제 학사학위까지도 빠르게 준비하실 수 있답니다!
단, 전공에 따른 인정 자격증 등은 모두 달라지기 때문에
이 부분에 있어서는 멘토와 상담 후 진행하시는 것이
가장 효율적이고 안전한 방법이라고 할 수 있죠!
"멘토와 상담 후 진행해야하는 이유"
고졸 빅데이터분석기사 응시자격
말씀드렸듯 학점은행제 제도를 통해
106학점만 이수한 후 바로 응시가 가능합니다
하지만 학점은행제 역시 오프라인 과정, 온라인 과정이 나눠지고
학점을 이수하는데에 있어 규정과 주의사항이 있습니다
뿐만아니라 정해진 일정의 행정절차는 필수이죠!
따라서 이러한 주요일정체크, 교육원/과목 배정,
과제, 시험 등의 학습과정에 대한 요령안내까지
함께 서포팅 받으며 진행하시는게 가장 효율적이랍니다
멘토와 함께 진행한다고 하여 비용이 발생하는것이 아니니
편히 물어보세요, 올바른 방향을 제시해드릴게요!