2025 시대에듀 빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기
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| Publication Date | 2025/03/05 |
| Pages/Weight/Size | 190*260*40mm |
| ISBN | 9791138385213 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
최근 시험을 분석한 3개년 출제키워드
시험에 반드시 출제되는 핵심이론
공부한 이론을 복습하는 과목별 적중예상문제
시험의 출제경향을 파악할 수 있는 기출복원문제
실제 시험에 나온 이론을 과목별 출제키워드로 정리하여 수록하였다. 출제키워드를 통해 최근 시험에 나온 이론을 쉽게 파악해 보자. 필수적으로 학습해야 하는 중요 개념과 이론들을 출제기준에 맞춰 수록하였다. 수험생들이 많은 어려움을 겪는 이론과 수식은 그림과 표로 이해하기 쉽게 정리하였고, 공부한 이론을 바로 점검할 수 있도록 ‘확인 문제’를 자세한 해설과 함께 수록하여 공부한 이론을 완벽하게 이해하고 넘어갈 수 있도록 구성하였다. 전문 저자진의 기출문제 유형분석을 바탕으로 실제 시험에 자주 출제되는 핵심이론들로 구성된 과목별 적중예상문제를 수록했다. 문제를 풀어보며 현재 자신의 실력을 점검하고 부족한 부분은 해설을 통해 완벽하게 짚고 넘어갈 수 있도록 하였다. 2021~2024년 총 8회분의 기출복원문제를 수록하였다. 기출복원문제를 풀어보며 시험의 출제경향을 파악하고 실전 감각을 향상시킬 수 있다. 또한, 각 문제 해설에는 친절하고 상세한 해설이 추가되어 핵심이론을 한 번 더 학습할 수 있다.
시험에 반드시 출제되는 핵심이론
공부한 이론을 복습하는 과목별 적중예상문제
시험의 출제경향을 파악할 수 있는 기출복원문제
실제 시험에 나온 이론을 과목별 출제키워드로 정리하여 수록하였다. 출제키워드를 통해 최근 시험에 나온 이론을 쉽게 파악해 보자. 필수적으로 학습해야 하는 중요 개념과 이론들을 출제기준에 맞춰 수록하였다. 수험생들이 많은 어려움을 겪는 이론과 수식은 그림과 표로 이해하기 쉽게 정리하였고, 공부한 이론을 바로 점검할 수 있도록 ‘확인 문제’를 자세한 해설과 함께 수록하여 공부한 이론을 완벽하게 이해하고 넘어갈 수 있도록 구성하였다. 전문 저자진의 기출문제 유형분석을 바탕으로 실제 시험에 자주 출제되는 핵심이론들로 구성된 과목별 적중예상문제를 수록했다. 문제를 풀어보며 현재 자신의 실력을 점검하고 부족한 부분은 해설을 통해 완벽하게 짚고 넘어갈 수 있도록 하였다. 2021~2024년 총 8회분의 기출복원문제를 수록하였다. 기출복원문제를 풀어보며 시험의 출제경향을 파악하고 실전 감각을 향상시킬 수 있다. 또한, 각 문제 해설에는 친절하고 상세한 해설이 추가되어 핵심이론을 한 번 더 학습할 수 있다.
Contents
제1과목 빅데이터 분석 기획
제1장 빅데이터의 이해
제1절 빅데이터 개요 및 활용
01 빅데이터의 특징
02 빅데이터의 가치
03 데이터 산업의 이해
04 빅데이터 조직 및 인력
제2절 빅데이터 기술 및 제도
01 빅데이터 플랫폼
02 빅데이터와 인공지능
03 개인정보 법·제도
04 개인정보 활용
적중예상문제
제2장 데이터 분석 계획
제1절 분석방안 수립
01 분석 로드맵 설정
02 분석 문제 정의
03 데이터 분석 방안
제2절 분석 작업 계획
01 데이터 확보 계획
02 분석 절차 및 작업 계획
적중예상문제
제3장 데이터 수집 및 저장 계획
제1절 데이터 수집 및 전환
01 데이터 수집
02 데이터 유형 및 속성 파악
03 데이터 변환
04 데이터 비식별화
05 데이터 품질검증
제2절 데이터 적재 및 저장
01 데이터 적재
02 데이터 저장
적중예상문제
제2과목 빅데이터 탐색
제1장 데이터 전처리
제1절 데이터 정제
01 데이터 정제
02 데이터 결측값 처리
03 데이터 이상값 처리
제2절 분석 변수 처리
01 변수 선택
02 차원축소
03 파생변수 생성
04 변수 변환
05 불균형 데이터 처리
적중예상문제
제2장 데이터 탐색
제1절 데이터 탐색 기초
01 데이터 탐색 개요
02 상관관계 분석
03 기초통계량 추출 및 이해
04 시각적 데이터 탐색
제2절 고급 데이터 탐색
01 시공간 데이터 탐색
02 다변량 데이터 탐색
03 비정형 데이터 탐색
적중예상문제
제3장 통계기법 이해
제1절 기술통계
01 데이터 요약
02 표본추출
03 확률분포
04 표본분포
제2절 추론통계
01 점추정
02 구간추정
03 가설 검성
적중예상문제
제3과목 빅데이터 모델링
제1장 분석모형 설계
제1절 분석 절차 수립
01 분석모형 선정
02 분석모형 정의
03 분석모형 구축 절차
제2절 분석 환경 구축
01 분석 도구 선정
02 데이터 분할
적중예상문제
제2장 분석기법 적용
제1절 분석기법
01 회귀분석
02 로지스틱 회귀분석
03 의사결정나무
04 인공신경망
05 서포트벡터머신
06 연관성 분석
07 군집분석
제2절 고급 분석기법
01 범주형 자료 분석
02 다변량 분석
03 시계열 분석
04 베이지안 기법
05 딥러닝 분석
06 비정형 데이터 분석
07 앙상블 분석
08 비모수 통계
적중예상문제
제4과목 빅데이터 결과 해석
제1장 분석모형 평가 및 개선
제1절 분석모형 평가
01 평가지표
02 분석모형 진단
03 교차 검증
04 모수 유의성 검정
05 적합도 검정
제2절 분석모형 개선
01 과대적합 방지
02 매개변수 최적화
03 분석모형 융합
04 최종모형 선정
적중예상문제
제2장 분석결과 해석 및 활용
제1절 분석결과 해석
01 분석모형 해석
02 비즈니스 기여도 평가
제2절 분석결과 시각화
01 시공간 시각화
02 관계 시각화
03 비교 시각화
04 인포그래픽
제3절 분석결과 활용
01 분석모형 전개
02 분석결과 활용 시나리오 개발
03 분석모형 모니터링
04 분석모형 리모델링
적중예상문제
기출복원문제
2021년 제2회 기출복원문제
2021년 제3회 기출복원문제
2022년 제4회 기출복원문제
2022년 제5회 기출복원문제
2023년 제6회 기출복원문제
2023년 제7회 기출복원문제
2024년 제8회 기출복원문제
2024년 제9회 기출복원문제
2021년 제2회 정답 및 해설
2021년 제3회 정답 및 해설
2022년 제4회 정답 및 해설
2022년 제5회 정답 및 해설
2023년 제6회 정답 및 해설
2023년 제7회 정답 및 해설
2024년 제8회 정답 및 해설
2024년 제9회 정답 및 해설
제1장 빅데이터의 이해
제1절 빅데이터 개요 및 활용
01 빅데이터의 특징
02 빅데이터의 가치
03 데이터 산업의 이해
04 빅데이터 조직 및 인력
제2절 빅데이터 기술 및 제도
01 빅데이터 플랫폼
02 빅데이터와 인공지능
03 개인정보 법·제도
04 개인정보 활용
적중예상문제
제2장 데이터 분석 계획
제1절 분석방안 수립
01 분석 로드맵 설정
02 분석 문제 정의
03 데이터 분석 방안
제2절 분석 작업 계획
01 데이터 확보 계획
02 분석 절차 및 작업 계획
적중예상문제
제3장 데이터 수집 및 저장 계획
제1절 데이터 수집 및 전환
01 데이터 수집
02 데이터 유형 및 속성 파악
03 데이터 변환
04 데이터 비식별화
05 데이터 품질검증
제2절 데이터 적재 및 저장
01 데이터 적재
02 데이터 저장
적중예상문제
제2과목 빅데이터 탐색
제1장 데이터 전처리
제1절 데이터 정제
01 데이터 정제
02 데이터 결측값 처리
03 데이터 이상값 처리
제2절 분석 변수 처리
01 변수 선택
02 차원축소
03 파생변수 생성
04 변수 변환
05 불균형 데이터 처리
적중예상문제
제2장 데이터 탐색
제1절 데이터 탐색 기초
01 데이터 탐색 개요
02 상관관계 분석
03 기초통계량 추출 및 이해
04 시각적 데이터 탐색
제2절 고급 데이터 탐색
01 시공간 데이터 탐색
02 다변량 데이터 탐색
03 비정형 데이터 탐색
적중예상문제
제3장 통계기법 이해
제1절 기술통계
01 데이터 요약
02 표본추출
03 확률분포
04 표본분포
제2절 추론통계
01 점추정
02 구간추정
03 가설 검성
적중예상문제
제3과목 빅데이터 모델링
제1장 분석모형 설계
제1절 분석 절차 수립
01 분석모형 선정
02 분석모형 정의
03 분석모형 구축 절차
제2절 분석 환경 구축
01 분석 도구 선정
02 데이터 분할
적중예상문제
제2장 분석기법 적용
제1절 분석기법
01 회귀분석
02 로지스틱 회귀분석
03 의사결정나무
04 인공신경망
05 서포트벡터머신
06 연관성 분석
07 군집분석
제2절 고급 분석기법
01 범주형 자료 분석
02 다변량 분석
03 시계열 분석
04 베이지안 기법
05 딥러닝 분석
06 비정형 데이터 분석
07 앙상블 분석
08 비모수 통계
적중예상문제
제4과목 빅데이터 결과 해석
제1장 분석모형 평가 및 개선
제1절 분석모형 평가
01 평가지표
02 분석모형 진단
03 교차 검증
04 모수 유의성 검정
05 적합도 검정
제2절 분석모형 개선
01 과대적합 방지
02 매개변수 최적화
03 분석모형 융합
04 최종모형 선정
적중예상문제
제2장 분석결과 해석 및 활용
제1절 분석결과 해석
01 분석모형 해석
02 비즈니스 기여도 평가
제2절 분석결과 시각화
01 시공간 시각화
02 관계 시각화
03 비교 시각화
04 인포그래픽
제3절 분석결과 활용
01 분석모형 전개
02 분석결과 활용 시나리오 개발
03 분석모형 모니터링
04 분석모형 리모델링
적중예상문제
기출복원문제
2021년 제2회 기출복원문제
2021년 제3회 기출복원문제
2022년 제4회 기출복원문제
2022년 제5회 기출복원문제
2023년 제6회 기출복원문제
2023년 제7회 기출복원문제
2024년 제8회 기출복원문제
2024년 제9회 기출복원문제
2021년 제2회 정답 및 해설
2021년 제3회 정답 및 해설
2022년 제4회 정답 및 해설
2022년 제5회 정답 및 해설
2023년 제6회 정답 및 해설
2023년 제7회 정답 및 해설
2024년 제8회 정답 및 해설
2024년 제9회 정답 및 해설