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| Publication Date | 2024/07/15 |
| Pages/Weight/Size | 210*260*35mm |
| ISBN | 9791193747025 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
최신 출제경향을 철저히 분석하여 반영한 2025년 ADsP 데이터분석 준전문가 수험서다. 이 책은 시행처인 한국데이터산업진흥원에서 공개한 출제기준을 바탕으로 집필하였으며 기출문제에서 뽑아낸 연습문제 230 문제와 기출문제 550문제(최신 11회분)를 수록하고, 정답이 이해되는 명쾌한 문제해설을 실었다. 변형된 출제문제에도 대응할 수 있도록 핵심개념을 정확하게, 비전공자라도 쉽게 이해할 수 있게 풀어 썼다. 특히, 수험생들이 어려워하는 기초통계 및 머신러닝 알고리즘을 쉽게 풀어 썼다.
Contents
[1과목] 데이터 이해
__Chapter 1 데이터의 이해
____1.1 데이터와 정보
______1.1.1 데이터의 정의와 특성
______1.1.2 데이터와 정보
______1.1.3 데이터 기반의 지식경영
____1.2 데이터베이스의 정의와 특징
______1.2.1 데이터베이스
______1.2.2 데이터베이스 시스템
______1.2.3 데이터베이스 관리시스템
______1.2.4 전통적 분석환경과 빅데이터 분석환경
____1.3 데이터베이스 활용
______1.3.1 기업 내부 데이터베이스 활용
______1.3.2 각 산업분야별 데이터베이스 활용
______1.3.3 사회 기반 구조로서의 데이터베이스 활용
__Chapter 2 데이터의 가치와 미래
____2.1 빅데이터의 이해
______2.1.1 빅데이터의 정의와 특징
______2.1.2 빅데이터의 출현배경
______2.1.3 빅데이터 기능 비유
______2.1.4 빅데이터가 만들어내는 본질적인 변화
______2.1.5 빅데이터 활용기술
____2.2 빅데이터의 가치와 영향
______2.2.1 빅데이터의 가치(빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유)
______2.2.2 빅데이터의 영향(기업, 정부, 개인)
____2.3 비즈니스 모델
______2.3.1 빅데이터 활용사례
______2.3.2 빅데이터 활용기법
____2.4 위기요인과 통제방안
______2.4.1 위기요인 및 통제방안
______2.4.2 빅데이터 관련 법/제도
______2.4.3 개인정보 처리단계별 보호사항
____2.5 미래의 빅데이터
__Chapter 3 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
____3.1 빅데이터 분석과 전략 인사이트
______3.1.1 빅데이터 열풍과 회의론
______3.1.2 빅데이터 분석전략 인사이트
____3.2 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량
______3.2.1 데이터 사이언스 의미와 역할
______3.2.2 데이터 사이언스의 구성요소
______3.2.3 데이터 사이언티스트의 역량
______3.2.4 전략적 통찰력과 인문학의 부활
____3.3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
______3.3.1 빅데이터 시대의 가치 패러다임 변화
____연습문제
[2과목] 데이터 분석기획
__Chapter 4 데이터 분석기획의 이해
____4.1 분석기획 방향성 도출
______4.1.1 데이터 분석기획의 이해
______4.1.2 데이터 분석기획 유형
____4.2 분석방법론
______4.2.1 데이터 분석모델과 방법론의 이해
______4.2.2 데이터 분석방법론
____4.3 분석과제 발굴
______4.3.1 분석과제의 이해
______4.3.2 하향식접근법
______4.3.3 상향식접근법
______4.3.4 분석과제정의서
____4.4 분석 프로젝트 관리방안
______4.4.1 분석 프로젝트 관리를 위한 5가지 주요속성
______4.4.2 분석 프로젝트 관리방안
__Chapter 5 분석 마스터 플랜
____5.1 마스터 플랜 수립
______5.1.1 데이터 분석 마스터 플랜의 이해
______5.1.2 마스터 플랜 우선순위 설정
______5.1.3 분석 로드맵 설정
____5.2 분석 거버넌스 체계 수립
______5.2.1 데이터 분석 거버넌스 체계
______5.2.2 데이터 분석수준 진단
______5.2.3 분석지원 인프라 방안 수립
______5.2.4 데이터 거버넌스
______5.2.5 빅데이터 조직 및 인력 방안 수립
______5.2.6 분석과제 관리 프로세스 수립
______5.2.7 분석교육 및 변화관리
____연습문제
[3과목] 데이터 분석
__Chapter 6 R 기초와 데이터 마트
____6.1 R 기초
______6.1.1 분석환경의 이해
______6.1.2 R 언어와 문법
______6.1.3 R 객체
______6.1.4 R의 내장함수
______6.1.5 R 데이터 핸들링
______6.1.6 외부 데이터 핸들링
______6.1.7 R 그래픽 기능
____6.2 데이터 마트
______6.2.1 데이터 마트의 이해
______6.2.2 R을 이용한 데이터 마트 개발
____6.3 결측값 처리와 이상값 검색
______6.3.1 결측값과 이상값의 이해
______6.3.2 결측값 처리
______6.3.3 이상값 검색
____연습문제
__Chapter 7 통계분석
____7.1 통계학 개론
______7.1.1 통계학의 이해
______7.1.2 표본추출
______7.1.3 확률의 이해
______7.1.4 확률의 규칙
______7.1.5 확률분포
____7.2 기초통계분석
______7.2.1 기술통계와 추론통계
______7.2.2 기술통계
______7.2.3 추론통계
______7.2.4 회귀분석
____7.3 다변량분석
______7.3.1 다변량분석의 이해
______7.3.2 상관관계분석
______7.3.3 주성분분석
______7.3.4 다차원척도법
____7.4 시계열 예측
______7.4.1 시계열분석의 이해
______7.4.2 시계열 데이터의 분석기법
______7.4.3 전통적 시계열분석기법
______7.4.4 확률적 시계열분석기법
____연습문제
__Chapter 8 정형 데이터 마이닝
____8.1 데이터 마이닝 개요
______8.1.1 데이터 마이닝의 이해
______8.1.2 데이터 마이닝 모델(모형)평가
______8.1.3 교차검증(교차타당성)
______8.1.4 모델 최적화
______8.1.5 분석모델 정의 시 고려사항
____8.2 분류분석(Classification)
______8.2.1 인공신경망
______8.2.2 로지스틱회귀분석
______8.2.3 나이브 베이즈
______8.2.4 의사결정나무
______8.2.5 K-최근접이웃 알고리즘
______8.2.6 서포트벡터머신
______8.2.7 앙상블분석
____8.3 군집분석(Clustering)
______8.3.1 군집분석의 이해
______8.3.2 군집분석의 척도
______8.3.3 군집분석의 유형
____8.4 연관분석(Association Analysis)
______8.4.1 연관분석의 이해
______8.4.2 연관분석 측정지표
______8.4.3 선험적규칙 알고리즘
______8.4.4 빈발패턴성장 알고리즘
____연습문제
__Appendix 데이터분석 준전문가 (복원)기출문제(제31회 ~ 41회)
__별책부록 정답 및 해설
__Chapter 1 데이터의 이해
____1.1 데이터와 정보
______1.1.1 데이터의 정의와 특성
______1.1.2 데이터와 정보
______1.1.3 데이터 기반의 지식경영
____1.2 데이터베이스의 정의와 특징
______1.2.1 데이터베이스
______1.2.2 데이터베이스 시스템
______1.2.3 데이터베이스 관리시스템
______1.2.4 전통적 분석환경과 빅데이터 분석환경
____1.3 데이터베이스 활용
______1.3.1 기업 내부 데이터베이스 활용
______1.3.2 각 산업분야별 데이터베이스 활용
______1.3.3 사회 기반 구조로서의 데이터베이스 활용
__Chapter 2 데이터의 가치와 미래
____2.1 빅데이터의 이해
______2.1.1 빅데이터의 정의와 특징
______2.1.2 빅데이터의 출현배경
______2.1.3 빅데이터 기능 비유
______2.1.4 빅데이터가 만들어내는 본질적인 변화
______2.1.5 빅데이터 활용기술
____2.2 빅데이터의 가치와 영향
______2.2.1 빅데이터의 가치(빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유)
______2.2.2 빅데이터의 영향(기업, 정부, 개인)
____2.3 비즈니스 모델
______2.3.1 빅데이터 활용사례
______2.3.2 빅데이터 활용기법
____2.4 위기요인과 통제방안
______2.4.1 위기요인 및 통제방안
______2.4.2 빅데이터 관련 법/제도
______2.4.3 개인정보 처리단계별 보호사항
____2.5 미래의 빅데이터
__Chapter 3 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
____3.1 빅데이터 분석과 전략 인사이트
______3.1.1 빅데이터 열풍과 회의론
______3.1.2 빅데이터 분석전략 인사이트
____3.2 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량
______3.2.1 데이터 사이언스 의미와 역할
______3.2.2 데이터 사이언스의 구성요소
______3.2.3 데이터 사이언티스트의 역량
______3.2.4 전략적 통찰력과 인문학의 부활
____3.3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
______3.3.1 빅데이터 시대의 가치 패러다임 변화
____연습문제
[2과목] 데이터 분석기획
__Chapter 4 데이터 분석기획의 이해
____4.1 분석기획 방향성 도출
______4.1.1 데이터 분석기획의 이해
______4.1.2 데이터 분석기획 유형
____4.2 분석방법론
______4.2.1 데이터 분석모델과 방법론의 이해
______4.2.2 데이터 분석방법론
____4.3 분석과제 발굴
______4.3.1 분석과제의 이해
______4.3.2 하향식접근법
______4.3.3 상향식접근법
______4.3.4 분석과제정의서
____4.4 분석 프로젝트 관리방안
______4.4.1 분석 프로젝트 관리를 위한 5가지 주요속성
______4.4.2 분석 프로젝트 관리방안
__Chapter 5 분석 마스터 플랜
____5.1 마스터 플랜 수립
______5.1.1 데이터 분석 마스터 플랜의 이해
______5.1.2 마스터 플랜 우선순위 설정
______5.1.3 분석 로드맵 설정
____5.2 분석 거버넌스 체계 수립
______5.2.1 데이터 분석 거버넌스 체계
______5.2.2 데이터 분석수준 진단
______5.2.3 분석지원 인프라 방안 수립
______5.2.4 데이터 거버넌스
______5.2.5 빅데이터 조직 및 인력 방안 수립
______5.2.6 분석과제 관리 프로세스 수립
______5.2.7 분석교육 및 변화관리
____연습문제
[3과목] 데이터 분석
__Chapter 6 R 기초와 데이터 마트
____6.1 R 기초
______6.1.1 분석환경의 이해
______6.1.2 R 언어와 문법
______6.1.3 R 객체
______6.1.4 R의 내장함수
______6.1.5 R 데이터 핸들링
______6.1.6 외부 데이터 핸들링
______6.1.7 R 그래픽 기능
____6.2 데이터 마트
______6.2.1 데이터 마트의 이해
______6.2.2 R을 이용한 데이터 마트 개발
____6.3 결측값 처리와 이상값 검색
______6.3.1 결측값과 이상값의 이해
______6.3.2 결측값 처리
______6.3.3 이상값 검색
____연습문제
__Chapter 7 통계분석
____7.1 통계학 개론
______7.1.1 통계학의 이해
______7.1.2 표본추출
______7.1.3 확률의 이해
______7.1.4 확률의 규칙
______7.1.5 확률분포
____7.2 기초통계분석
______7.2.1 기술통계와 추론통계
______7.2.2 기술통계
______7.2.3 추론통계
______7.2.4 회귀분석
____7.3 다변량분석
______7.3.1 다변량분석의 이해
______7.3.2 상관관계분석
______7.3.3 주성분분석
______7.3.4 다차원척도법
____7.4 시계열 예측
______7.4.1 시계열분석의 이해
______7.4.2 시계열 데이터의 분석기법
______7.4.3 전통적 시계열분석기법
______7.4.4 확률적 시계열분석기법
____연습문제
__Chapter 8 정형 데이터 마이닝
____8.1 데이터 마이닝 개요
______8.1.1 데이터 마이닝의 이해
______8.1.2 데이터 마이닝 모델(모형)평가
______8.1.3 교차검증(교차타당성)
______8.1.4 모델 최적화
______8.1.5 분석모델 정의 시 고려사항
____8.2 분류분석(Classification)
______8.2.1 인공신경망
______8.2.2 로지스틱회귀분석
______8.2.3 나이브 베이즈
______8.2.4 의사결정나무
______8.2.5 K-최근접이웃 알고리즘
______8.2.6 서포트벡터머신
______8.2.7 앙상블분석
____8.3 군집분석(Clustering)
______8.3.1 군집분석의 이해
______8.3.2 군집분석의 척도
______8.3.3 군집분석의 유형
____8.4 연관분석(Association Analysis)
______8.4.1 연관분석의 이해
______8.4.2 연관분석 측정지표
______8.4.3 선험적규칙 알고리즘
______8.4.4 빈발패턴성장 알고리즘
____연습문제
__Appendix 데이터분석 준전문가 (복원)기출문제(제31회 ~ 41회)
__별책부록 정답 및 해설