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2023 통계로 통하다 빅데이터분석기사
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| Publication Date | 2023/02/15 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*40mm |
| ISBN | 9791197347054 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
최신 출제경향을 철저히 분석하여 반영한 2023년 〈빅데이터분석기사〉 필기시험 수험서다. 이 책은 문제은행식의 기출문제를 암기하는 것에서 벗어나, 변형된 출제문제에도 대응할 수 있도록 핵심개념을 정확하게 전달하는 것에 중점을 두고 비전공자라도 쉽게 이해할 수 있게 풀어 썼다. 특히, 수험생들이 어려워하는 통계 개념 및 머신러닝 알고리즘을 쉽게 풀어 썼다. 시행처인 한국데이터산업진흥원에서 공개한 출제기준을 바탕으로 집필하였으며 제2회~5회 기출문제를 복원하고 상세한 해설을 실었다.
Contents
[1과목] 빅데이터 분석 기획
__Chapter 1 빅데이터의 이해
____1.1 빅데이터 개요 및 활용
______1.1.1 빅데이터의 특징
______1.1.2 빅데이터의 가치
______1.1.3 데이터 산업의 이해
______1.1.4 빅데이터 조직 및 인력
____출제예상문제
____1.2 빅데이터 기술 및 제도
______1.2.1 빅데이터 플랫폼
______1.2.2 빅데이터와 인공지능
______1.2.3 개인정보 법/제도
______1.2.4 개인정보 활용
____출제예상문제
__Chapter 2 데이터 분석 계획
____2.1 분석 방안 수립
______2.1.1 분석 로드맵 설정
______2.1.2 분석 문제 정의
______2.1.3 데이터 분석 방안
____출제예상문제
____2.2 분석 작업 계획
______2.2.1 데이터 확보 계획
______2.2.2 분석 절차 및 작업 계획
____출제예상문제
__Chapter 3 데이터 수집 및 저장 계획
____3.1 데이터 수집 및 전환
______3.1.1 데이터 수집
______3.1.2 데이터 유형 및 속성 파악
______3.1.3 데이터 변환
______3.1.4 데이터 비식별화
______3.1.5 데이터 품질 검증
____출제예상문제
____3.2 데이터 적재 및 저장
______3.2.1 데이터 적재
______3.2.2 데이터 저장
____출제예상문제
[2과목] 빅데이터 탐색
__Chapter 4 데이터 전처리
____4.1 데이터 정제
______4.1.1 데이터 정제
______4.1.2 데이터 결측값 처리
______4.1.3 데이터 이상값 처리
____출제예상문제
____4.2 분석 변수 처리
______4.2.1 변수 선택
______4.2.2 차원축소
______4.2.3 파생변수 생성
______4.2.4 변수 변환
______4.2.5 불균형 데이터 처리
____출제예상문제
__Chapter 5 데이터 탐색
____5.1 데이터 탐색
______5.1.1 데이터 탐색 개요
______5.1.2 상관관계 분석
______5.1.3 기초 통계량 추출 및 이해
____출제예상문제
____5.2 고급 데이터 탐색
______5.2.1 시공간 데이터 탐색
______5.2.2 다변량 데이터 탐색
______5.2.3 비정형 데이터 탐색
____출제예상문제
__Chapter 6 통계 기법 이해
____6.1 기술 통계
______6.1.1 데이터 요약
______6.1.2 표본추출
______6.1.3 확률분포
______6.1.4 표본분포
____출제예상문제
____6.2 추론 통계
______6.2.1 점추정
______6.2.2 구간추정
______6.2.3 가설 검정
____출제예상문제
[3과목] 빅데이터 모델링
__Chapter 7 분석 모델(모형) 설계
____7.1 분석 절차 수립
______7.1.1 분석 모델 선정
______7.1.2 분석 모델 정의
______7.1.3 분석 모델 구축 절차
____출제예상문제
____7.2 분석 환경 구축
______7.2.1 분석 도구 선정
______7.2.2 데이터 분할
____출제예상문제
__Chapter 8 분석 기법 적용
____8.1 분석 기법
______8.1.1 회귀분석
______8.1.2 로지스틱회귀분석
______8.1.3 의사결정나무
______8.1.4 인공신경망
______8.1.5 서포트백터머신
______8.1.6 연관성분석
______8.1.7 군집분석
____출제예상문제
____8.2 고급 분석 기법
______8.2.1 범주형 자료 분석
______8.2.2 다변량분석
______8.2.3 시계열분석
______8.2.4 베이지안분석
______8.2.5 딥러닝분석
______8.2.6 비정형 데이터 분석
______8.2.7 앙상블분석
______8.2.8 비모수 통계
____출제예상문제
[4과목] 빅데이터 결과 해석
__Chapter 9 분석 모델(모형) 평가 및 개선
____9.1 분석 모델 평가
______9.1.1 평가지표
______9.1.2 분석 모델 진단
______9.1.3 교차검증
______9.1.4 모수 유의성 검정
______9.1.5 적합도 검정
____출제예상문제
____9.2 분석 모델 개선
______9.2.1 과적합 방지
______9.2.2 매개변수(파라미터) 최적화
______9.2.3 분석 모델 융합
______9.2.4 최종 모델 선정
____출제예상문제
__Chapter 10 분석 결과 해석 및 활용
____10.1 분석 결과 해석
______10.1.1 분석 모델 해석
______10.1.2 비즈니스기여도 평가
____출제예상문제
____10.2 분석 결과 시각화
______10.2.1 시공간시각화
______10.2.2 관계시각화
______10.2.3 비교시각화
______10.2.4 인포그래픽
____출제예상문제
____10.3 분석 결과 활용
______10.3.1 분석 모델 전개
______10.3.2 분석 결과 활용 시나리오 개발
______10.3.3 분석 모델 모니터링
______10.3.4 분석 모델 리모델링
____출제예상문제
__Chapter 1 빅데이터의 이해
____1.1 빅데이터 개요 및 활용
______1.1.1 빅데이터의 특징
______1.1.2 빅데이터의 가치
______1.1.3 데이터 산업의 이해
______1.1.4 빅데이터 조직 및 인력
____출제예상문제
____1.2 빅데이터 기술 및 제도
______1.2.1 빅데이터 플랫폼
______1.2.2 빅데이터와 인공지능
______1.2.3 개인정보 법/제도
______1.2.4 개인정보 활용
____출제예상문제
__Chapter 2 데이터 분석 계획
____2.1 분석 방안 수립
______2.1.1 분석 로드맵 설정
______2.1.2 분석 문제 정의
______2.1.3 데이터 분석 방안
____출제예상문제
____2.2 분석 작업 계획
______2.2.1 데이터 확보 계획
______2.2.2 분석 절차 및 작업 계획
____출제예상문제
__Chapter 3 데이터 수집 및 저장 계획
____3.1 데이터 수집 및 전환
______3.1.1 데이터 수집
______3.1.2 데이터 유형 및 속성 파악
______3.1.3 데이터 변환
______3.1.4 데이터 비식별화
______3.1.5 데이터 품질 검증
____출제예상문제
____3.2 데이터 적재 및 저장
______3.2.1 데이터 적재
______3.2.2 데이터 저장
____출제예상문제
[2과목] 빅데이터 탐색
__Chapter 4 데이터 전처리
____4.1 데이터 정제
______4.1.1 데이터 정제
______4.1.2 데이터 결측값 처리
______4.1.3 데이터 이상값 처리
____출제예상문제
____4.2 분석 변수 처리
______4.2.1 변수 선택
______4.2.2 차원축소
______4.2.3 파생변수 생성
______4.2.4 변수 변환
______4.2.5 불균형 데이터 처리
____출제예상문제
__Chapter 5 데이터 탐색
____5.1 데이터 탐색
______5.1.1 데이터 탐색 개요
______5.1.2 상관관계 분석
______5.1.3 기초 통계량 추출 및 이해
____출제예상문제
____5.2 고급 데이터 탐색
______5.2.1 시공간 데이터 탐색
______5.2.2 다변량 데이터 탐색
______5.2.3 비정형 데이터 탐색
____출제예상문제
__Chapter 6 통계 기법 이해
____6.1 기술 통계
______6.1.1 데이터 요약
______6.1.2 표본추출
______6.1.3 확률분포
______6.1.4 표본분포
____출제예상문제
____6.2 추론 통계
______6.2.1 점추정
______6.2.2 구간추정
______6.2.3 가설 검정
____출제예상문제
[3과목] 빅데이터 모델링
__Chapter 7 분석 모델(모형) 설계
____7.1 분석 절차 수립
______7.1.1 분석 모델 선정
______7.1.2 분석 모델 정의
______7.1.3 분석 모델 구축 절차
____출제예상문제
____7.2 분석 환경 구축
______7.2.1 분석 도구 선정
______7.2.2 데이터 분할
____출제예상문제
__Chapter 8 분석 기법 적용
____8.1 분석 기법
______8.1.1 회귀분석
______8.1.2 로지스틱회귀분석
______8.1.3 의사결정나무
______8.1.4 인공신경망
______8.1.5 서포트백터머신
______8.1.6 연관성분석
______8.1.7 군집분석
____출제예상문제
____8.2 고급 분석 기법
______8.2.1 범주형 자료 분석
______8.2.2 다변량분석
______8.2.3 시계열분석
______8.2.4 베이지안분석
______8.2.5 딥러닝분석
______8.2.6 비정형 데이터 분석
______8.2.7 앙상블분석
______8.2.8 비모수 통계
____출제예상문제
[4과목] 빅데이터 결과 해석
__Chapter 9 분석 모델(모형) 평가 및 개선
____9.1 분석 모델 평가
______9.1.1 평가지표
______9.1.2 분석 모델 진단
______9.1.3 교차검증
______9.1.4 모수 유의성 검정
______9.1.5 적합도 검정
____출제예상문제
____9.2 분석 모델 개선
______9.2.1 과적합 방지
______9.2.2 매개변수(파라미터) 최적화
______9.2.3 분석 모델 융합
______9.2.4 최종 모델 선정
____출제예상문제
__Chapter 10 분석 결과 해석 및 활용
____10.1 분석 결과 해석
______10.1.1 분석 모델 해석
______10.1.2 비즈니스기여도 평가
____출제예상문제
____10.2 분석 결과 시각화
______10.2.1 시공간시각화
______10.2.2 관계시각화
______10.2.3 비교시각화
______10.2.4 인포그래픽
____출제예상문제
____10.3 분석 결과 활용
______10.3.1 분석 모델 전개
______10.3.2 분석 결과 활용 시나리오 개발
______10.3.3 분석 모델 모니터링
______10.3.4 분석 모델 리모델링
____출제예상문제