본 도서는 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 자격증과 『데이터 분석 준전문가(ADsP)』 자격증을 준비하는 수험생들을 위한 도서이다. 2014년 4월 이후 시행된 자격증 시험의 기출문제를 분석하여 문제의 의도와 유형을 파악하여 중요한 내용을 표와 그림을 위주로 1과목 데이터의 이해, 2과목 데이터 처리 기술 이해, 3과목 데이터 분석 기획, 4과목 데이터 분석 그리고 5과목 데이터 시각화의 내용을 정리하였다. 각 장에는 온라인/오프라인 강의에서 언급한 출제경향을 따로 표기하여 수험생들이 공부해야 하는 중심 내용을 체크해 주었다. 또한 각 장마다 기출문제 분석을 통해 다량의 예상문제를 수록하여 내용을 다시 점검할 수 있도록 하였다. 본 교재는 2회의 기출문제를 수록하여 실제 자격증 시험에 어떤 문제들이 어떤 식으로 나오는지를 확인할 수 있게 만들었고 3회의 모의고사를 수록하여 가상의 시험을 경험해 볼 수 있도록 제공하고 있다. 또한 본 도서는 배점이 가장 높은 서술형문제 풀이에 대해 자세한 설명을 담고 예상문제로 이해를 쉽게 도왔다. 특히 합격마법노트를 통해 시험 전, 다시 한번 주요 내용들을 체크할 수 있도록 내용을 정리했고 QR코드를 활용해 문제풀이 동영상을 볼 수 있는 서비스를 제공한다.본 도서는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 필기 과목 자격증을 공부하는 모든 예비 전문가들에게 쉽고 빠르게 자격증을 취득할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
Contents
합격마법노트
1과목. 데이터 이해
제1장 데이터의 이해
제1절 데이터와 정보
제2절 데이터베이스 정의와 특징
제3절 데이터베이스 활용
제2장 데이터의 가치와 미래
제1절 빅데이터의 이해
제2절 빅데이터의 가치와 영향
제3절 비즈니스 모델
제4절 위기 요인과 통제 방안
제5절 미래의 빅데이터
제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
제1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트
제2절 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
제3절 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
기타/최신 빅데이터 상식
예상문제
2과목. 데이터 처리 기술의 이해
제1장 데이터 처리 프로세스
제1절 ETL(Extraction, Trans formation and Load)제2절 CDC(Change Data Capture)
제3절 EAI(Enterprise Appli cation Integration)
제4절 데이터 통합 및 연계 기법
제5절 대용량의 비정형 데이터 처리방법
제2장 데이터 처리 기술
제1절 분산 데이터 저장 기술 제2절 분산 컴퓨팅 기술
제3절 클라우드 인프라 기술
예상문제
3과목. 데이터 분석 기획
제1장 데이터 분석 기획의 이해
제1절 분석 기획 방향성 도출
제2절 분석 방법론
제3절 분석 과제 발굴
제4절 분석 프로젝트 관리방안
제2장 분석 마스터 플랜
제1절 마스터 플랜 수립 프레임 워크
제2절 분석 거버넌스 체계 수립
예상문제
4과목. 데이터 분석
제1장 데이터 분석 개요
제1절 데이터 분석 기법의 이해
예상문제
제2장 R프로그래밍 기초
제1절 R소개
제2절 R기초
제3절 입력과 출력
제4절 데이터 구조와 데이터 프레임
제5절 데이터 변형
예상문제
제3장 데이터 마트
제1절 데이터 변경 및 요약
제2절 데이터 가공
제3절 기초 분석 및 데이터 관리
예상문제
제4장 통계분석
제1절 통계분석의 이해
제2절 기초 통계분석
제3절 통계분석 방법론
제4절 회귀분석
제5절 응용회귀분석
제6절 시계열 분석
제7절 다차원 척도법
제8절 주성분분석
예상문제
제5장 정형 데이터 마이닝
제1절 데이터 마이닝의 개요
제2절 분류분석
제3절 앙상블분석
제4절 인공신경망분석
제5절 군집분석
제6절 연관분석
예상문제
제6장 비정형 데이터 마이닝
제1절 텍스트 마이닝
제2절 사회연결망 분석
예상문제
제7장 서술형 문제
제1절 통계분석
제2절 정형 데이터마이닝
5과목. 데이터 시각화
제1장 시각화 인사이트 프로세스
제1절 시각화 인사이트 프로세스의 의미
제2절 탐색(1단계)
제3절 분석(2단계)
제4절 활용(3단계)
예상문제
제2장 시각화 디자인
제1절 시각화의 정의
제2절 시각화 프로세스
제3절 시각화 방법
제4절 빅데이터와 시각화 디자인
예상문제
제3장 시각화 구현 개요
제1절 시각화 구현 개요
제2절 분석 도구를 이용한 시각화 구현: R
제3절 라이브러리 기반의 시각화 구현: D3.js
예상문제
모의고사
1회 모의고사
2회 모의고사
3회 모의고사
기출문제
제 25회 데이터 분석 전문가 자격검정(필기) 시험문제
제 27회 데이터 분석 전문가 자격검정(필기) 시험문제
Author
윤종식
동국대학교 응용통계 겸임교수, ㈜데이터에듀 대표이다. 동국대학교 산업공학과에서 데이터마이닝으로 박사 학위를 취득 후, 나이스디앤비에서 기업평가 모형 컨설팅실 실장으로 근무하며 외환은행과 신한은행 등의 국내/해외기업 신용평가모형 및 모니터링 모형을 개발하였고 CJ와 LS산전 등에서 거래처 평가모형을 개발하고 다양한 CRM 프로젝트를 수행하였다. 2013년 제이에스데이타를 설립하여 2018년 ㈜데이터에듀로 법인화했으며, 빅데이터 관련 분석 컨설팅과 교육을 진행하고 있고, "음성으로 R프로그래밍을 하는 R-medus"의 연구 개발도 함께하고 있다.
동국대학교 응용통계 겸임교수, ㈜데이터에듀 대표이다. 동국대학교 산업공학과에서 데이터마이닝으로 박사 학위를 취득 후, 나이스디앤비에서 기업평가 모형 컨설팅실 실장으로 근무하며 외환은행과 신한은행 등의 국내/해외기업 신용평가모형 및 모니터링 모형을 개발하였고 CJ와 LS산전 등에서 거래처 평가모형을 개발하고 다양한 CRM 프로젝트를 수행하였다. 2013년 제이에스데이타를 설립하여 2018년 ㈜데이터에듀로 법인화했으며, 빅데이터 관련 분석 컨설팅과 교육을 진행하고 있고, "음성으로 R프로그래밍을 하는 R-medus"의 연구 개발도 함께하고 있다.