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직장인 부업용 IT노마드 업종 (퇴근 후, 재택, 수익화) 바쁜 직장인이라도 ‘부업’을 통해 새로운 수익원을 만들고 싶다면 IT 기반 디지털노마드 업종에 주목해야 합니다. 퇴근 후 짬을 내어 재택으로 일할 수 있는 IT 관련 부업은 수익화 가능성이 높고, 경력 전환에도 도움이 됩니다. 이 글에서는 직장인이 시작하기 쉬운 IT노마드 업종 3가지를 중심으로 기술 습득 방법부터 수익화 전략까지 자세히 설명합니다.사이드 프로젝트로 인기, 웹사이트 제작 (퇴근 후)직장인들이 퇴근 후 가장 많이 도전하는 IT 부업 중 하나는 웹사이트 제작입니다. HTML, CSS, JavaScript 등 기본적인 웹 개발 기술을 배우면 단순한 포트폴리오 사이트부터 블로그, 기업 랜딩 페이지까지 직접 만들 수 있게 됩니다. 특히 Wix, WordPress, Webflow와 같은 노코드(No.. 2025. 4. 21.
코딩부터 AI까지 IT노마드 필수 직업 (기술, 교육, 시장성) 디지털노마드의 삶을 꿈꾸는 사람들에게 IT 업종은 가장 유망한 선택지입니다. 특히 코딩부터 인공지능(AI)까지, 다양한 IT 기술은 장소에 구애받지 않고 일할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 글에서는 IT 노마드가 되기 위해 반드시 알아야 할 필수 직업군과 기술, 교육 방법, 그리고 시장성과 관련된 팁까지 자세히 소개합니다.코딩의 기본, 웹·앱 개발자 (기술)디지털노마드로서 가장 널리 알려진 직업군 중 하나는 바로 웹 개발자 또는 앱 개발자입니다. 이들은 프론트엔드(Front-end), 백엔드(Back-end) 기술을 활용해 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 제작합니다. HTML, CSS, JavaScript, React, Node.js, Python 등의 언어는 기본기로 여겨지며, 학습 난이도는 있지만 .. 2025. 4. 21.
ADsP 기출문제 분석 및 대비방법 ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional) 자격증의 기출문제 분석을 아래와 같이 정리해드리겠습니다.1. 시험 개요ADsP 자격증은 데이터 분석 기초부터 실무 적용 능력까지 평가하는 국가공인 데이터 분석 준전문가 자격입니다. 시험은 주로 데이터 분석 기초, 데이터 수집 및 전처리, 데이터 분석 기법, 데이터 시각화 및 결과 해석 영역을 다룹니다.2. 기출문제 출제 영역 및 비중3. 기출문제 유형 분석객관식 문제 중심이며, 단순 암기보다는 개념 이해와 적용 능력을 평가하는 문제가 많음사례형 문제도 일부 출제되어, 실제 데이터 분석 상황에서 적합한 기법과 절차를 묻는 문제가 증가 추세통계학 기본 개념(평균, 분산, 상관관계 등)과 데이터 전처리 방법(결측치 처리, 이.. 2025. 4. 20.
ADP 분석방법론 출제 분석 ADP(데이터분석전문가) 자격취득을 위한 '분석방법론' 과목의 출제 예시와 출제 경향에 대해 정리해드리겠습니다.1. 분석방법론 과목 개요분석방법론 과목은 데이터 분석에 활용되는 다양한 통계적, 기계학습적 기법과 알고리즘의 이해 및 적용 능력을 평가합니다. 분석 목적에 맞는 적절한 방법론을 선택하고, 이를 실제 데이터에 적용하는 과정에서 발생하는 문제 해결 능력을 중점적으로 다룹니다.2. 출제 예시(1) 객관식 문제 예시회귀분석에서 다중공선성 문제를 해결하기 위한 방법으로 적절한 것은?① 변수 제거 ② 변수 변환 ③ 주성분 분석(PCA) ④ 이상치 제거의사결정나무(Decision Tree)의 가지치기(pruning) 목적은?① 모델 복잡도 증가 ② 과적합 방지 ③ 변수 선택 ④ 데이터 정규화군집.. 2025. 4. 20.
ADsP 데이터분석 준전문가 '데이터 분석 기획' 기출경향 데이터분석전문가 자격취득을 위한 데이터분석기획 과목에 대해 기출문제와 기출방향을 정리해드리겠습니다.1. 데이터분석기획 과목 개요데이터분석기획은 데이터 분석 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 분석 목적 설정, 데이터 수집 및 관리 계획, 분석 방법론 선정, 일정 및 자원 관리 등을 체계적으로 계획하는 과정입니다. 이 과목은 데이터 분석의 전반적인 기획 능력을 평가하며, 현업에서의 실무 적용 능력도 중요하게 다룹니다.2. 데이터분석기획 주요 학습 내용 1) 데이터 분석 프로젝트 이해 및 기획 프로세스데이터 분석 프로젝트는 단순히 데이터를 분석하는 것에 그치지 않고, 비즈니스 문제 해결을 위한 체계적인 과정입니다. 프로젝트의 성공을 위해서는 초기 기획 단계에서 명확한 목표 설정과 분석 범위 정의가 필요합니다. .. 2025. 4. 20.
전공자/비전공자 대비 전략 (응시자격, 학습방법, 자격증) 데이터 분석 자격증에 도전하려는 수험자에게 가장 큰 고민은 전공 여부입니다. 과연 전공자가 더 유리한지, 비전공자는 어떤 전략이 필요한지 궁금해하는 분들이 많습니다. 이 글에서는 전공자와 비전공자의 응시자격 차이, 학습 방법, 자격증 추천까지 철저하게 비교 분석해, 각자에게 맞는 전략을 안내합니다.응시자격 차이와 접근 전략데이터 분석 자격증은 대부분 전공에 관계없이 응시할 수 있는 점이 장점입니다. 그러나 자격증에 따라 응시 요건이나 추천 대상이 다르므로 확인이 필요합니다. ADsP는 누구나 응시 가능하며, 학력이나 경력, 전공 제한이 없습니다. 반면 ADP는 실무나 통계에 대한 일정 수준 이상의 배경 지식이 있어야 수월하게 준비할 수 있어, 보통 ADsP를 선행 자격으로 취득한 후 도전하는 것이 일반적.. 2025. 4. 19.
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