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데이터에듀 빅데이터 분석기사 실기 with Python
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| Publication Date | 2022/10/21 |
| ISBN | 9791197889509 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
본 도서는 한국데이터산업진흥원에서 실시할 예정인 『빅데이터 분석기사』 자격증을 준비하는 수험생들을 위한 도서이다. 2014년 데이터분석 준전문가(Advanced Data Analytics semi-Professional, ADsP) 자격증 시험 시행 이후 정부 주도로 빅데이터 분야의 국가공인 자격증 신설을 준비해왔다. 2021년 6월부터 시행한 빅데이터 분석기사 실기시험의 내용, 문제의 난이도 등의 방향을 고려하여 표와 그림을 위주로 중요한 내용을 정리하였으며, 빅데이터 분석 기획, 탐색, 모델링, 결과 해석의 내용을 포함한 필답형과 Python 기초, 데이터 다루기, 통계분석, 모델링의 내용을 포함한 작업형으로 정리하였다.
각 장에는 빅데이터 분석기사 실기 시험 환경에서 필요한 내용을 전반적으로 체크했으며, 다량의 예상문제를 수록하여 내용을 다시 점검할 수 있도록 하였다. 본 도서는 3회의 모의고사를 수록하여 가상의 시험을 경험하고 3회분의 최신 기출문제로 시험 합격에 더 가까워질 수 있도록 정보를 제공하고 있다. 또한 작업형의 각 장마다 실습용 Python 코드를 제공하여 실습과 실전대비를 지원하고 있다. 『빅데이터 분석기사』 자격증을 공부하는 모든 예비 전문가들에게 쉽고 빠르게 자격증을 취득할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
각 장에는 빅데이터 분석기사 실기 시험 환경에서 필요한 내용을 전반적으로 체크했으며, 다량의 예상문제를 수록하여 내용을 다시 점검할 수 있도록 하였다. 본 도서는 3회의 모의고사를 수록하여 가상의 시험을 경험하고 3회분의 최신 기출문제로 시험 합격에 더 가까워질 수 있도록 정보를 제공하고 있다. 또한 작업형의 각 장마다 실습용 Python 코드를 제공하여 실습과 실전대비를 지원하고 있다. 『빅데이터 분석기사』 자격증을 공부하는 모든 예비 전문가들에게 쉽고 빠르게 자격증을 취득할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
Contents
Ⅰ. 필답형
1과목. 빅데이터 분석 기획
제1장 빅데이터의 이해
제1절 빅데이터 개요 및 활용
제2절 빅데이터 기술 및 제도
제2장 데이터 분석 계획
제1절 분석 방안 수립
제3장 데이터 수집 및 저장 계획
제1절 데이터 수집 및 전환
제2절 데이터 적재 및 저장
예상문제?
2과목. 빅데이터 탐색
제1장 데이터 전처리
제1절 데이터 전처리
제2절 분석 변수 처리
제2장 데이터 탐색
제1절 데이터 탐색 기초
제2절 고급 데이터 탐색
제3장 통계기법 이해
제1절 기술통계
제2절 추론통계
예상문제
3과목. 빅데이터 모델링
제1장 분석 모형 설계
제1절 분석 모형 구축
제2절 분석 환경 구축
제2장 통계 분석기법
제1절 회귀분석
제2절 범주형 자료 분석
제3절 다변량 분석
제4절 시계열분석
제5절 비모수 통계
제3장 정형 데이터 분석기법
제1절 분류분석
제2절 연관분석
제3절 군집분석
제4장 딥러닝?
제1절 딥러닝의 개요
제2절 인공신경망
제3절 심층 신경망
제4절 합성곱 신경망
제5절 순환 신경망
제6절 LSTM
제5장 비정형 데이터 분석기법
제1절 텍스트 마이닝
제2절 사회연결망 분석
예상문제?
4과목. 빅데이터 결과 해석
제1장 분석모형 평가 및 개선
제1절 분석모형 평가
제2절 분석모형 개선
제2장 분석결과 해석 및 활용
제1절 분석결과 해석
제2절 분석결과 시각화
예상문제?
Ⅱ. 작업형
1과목. 파이썬 기초
제1장 파이썬 기초
제1절 파이썬 다루기
제2절 파이썬 기초 중의 기초
제3절 파이썬 데이터 타입
제4절 파이썬 사용자 정의 함수
제5절 제어문
제2장 패키지와 모듈
제1절 패키지와 모듈
제2절 패키지 소개
제3절 사용하기
2과목. 데이터 다루기
제1장 NumPy를 활용한 데이터 다루기
제1절 NumPy의 배열객체
제2절 NumPy의 연산
제3절 NumPy의 주요 함수와 메소드
제2장 Pandas를 활용한 데이터 다루기
제1절 Series와 DataFrame
제2절 데이터 입출력
제3절 데이터 정렬 및 순위
제3장 데이터 변환
제1절 파생변수 생성
제2절 데이터 인코딩
제3절 데이터 스케일링
제4절 데이터 축소
제4장 데이터 결합 및 요약
제1절 데이터 결합
제2절 데이터 요약
제5장 결측치와 이상치
제1절 결측치
제2절 이상치
제6장 기타 데이터 전처리
제1절 텍스트 데이터 다루기
제2절 날짜 데이터 다루기
예상문제
3과목. 통계분석
제1장 상관분석
제1절 SciPy를 활용한 상관분석
제2장 회귀분석
제1절 선형회귀분석
4과목. 모델링
제1장 지도 학습 모형
제1절 데이터 분할
제2절 성과분석
제3절 로지스틱 회귀분석
제4절 서포트벡터머신
제5절 나이브베이즈
제6절 K-최근접이웃
제7절 인공신경망
제8절 의사결정나무
제9절 앙상블
제3장 군집 모형
제1절 군집 평가
제2절 계층적 군집분석
제3절 k-means 군집분석
예상문제?
모의고사?
1회 모의고사
2회 모의고사?
3회 모의고사
기출문제
제2회 빅데이터 분석기사 시험문제
제3회 빅데이터 분석기사 시험문제
제4회 빅데이터 분석기사 시험문제
1과목. 빅데이터 분석 기획
제1장 빅데이터의 이해
제1절 빅데이터 개요 및 활용
제2절 빅데이터 기술 및 제도
제2장 데이터 분석 계획
제1절 분석 방안 수립
제3장 데이터 수집 및 저장 계획
제1절 데이터 수집 및 전환
제2절 데이터 적재 및 저장
예상문제?
2과목. 빅데이터 탐색
제1장 데이터 전처리
제1절 데이터 전처리
제2절 분석 변수 처리
제2장 데이터 탐색
제1절 데이터 탐색 기초
제2절 고급 데이터 탐색
제3장 통계기법 이해
제1절 기술통계
제2절 추론통계
예상문제
3과목. 빅데이터 모델링
제1장 분석 모형 설계
제1절 분석 모형 구축
제2절 분석 환경 구축
제2장 통계 분석기법
제1절 회귀분석
제2절 범주형 자료 분석
제3절 다변량 분석
제4절 시계열분석
제5절 비모수 통계
제3장 정형 데이터 분석기법
제1절 분류분석
제2절 연관분석
제3절 군집분석
제4장 딥러닝?
제1절 딥러닝의 개요
제2절 인공신경망
제3절 심층 신경망
제4절 합성곱 신경망
제5절 순환 신경망
제6절 LSTM
제5장 비정형 데이터 분석기법
제1절 텍스트 마이닝
제2절 사회연결망 분석
예상문제?
4과목. 빅데이터 결과 해석
제1장 분석모형 평가 및 개선
제1절 분석모형 평가
제2절 분석모형 개선
제2장 분석결과 해석 및 활용
제1절 분석결과 해석
제2절 분석결과 시각화
예상문제?
Ⅱ. 작업형
1과목. 파이썬 기초
제1장 파이썬 기초
제1절 파이썬 다루기
제2절 파이썬 기초 중의 기초
제3절 파이썬 데이터 타입
제4절 파이썬 사용자 정의 함수
제5절 제어문
제2장 패키지와 모듈
제1절 패키지와 모듈
제2절 패키지 소개
제3절 사용하기
2과목. 데이터 다루기
제1장 NumPy를 활용한 데이터 다루기
제1절 NumPy의 배열객체
제2절 NumPy의 연산
제3절 NumPy의 주요 함수와 메소드
제2장 Pandas를 활용한 데이터 다루기
제1절 Series와 DataFrame
제2절 데이터 입출력
제3절 데이터 정렬 및 순위
제3장 데이터 변환
제1절 파생변수 생성
제2절 데이터 인코딩
제3절 데이터 스케일링
제4절 데이터 축소
제4장 데이터 결합 및 요약
제1절 데이터 결합
제2절 데이터 요약
제5장 결측치와 이상치
제1절 결측치
제2절 이상치
제6장 기타 데이터 전처리
제1절 텍스트 데이터 다루기
제2절 날짜 데이터 다루기
예상문제
3과목. 통계분석
제1장 상관분석
제1절 SciPy를 활용한 상관분석
제2장 회귀분석
제1절 선형회귀분석
4과목. 모델링
제1장 지도 학습 모형
제1절 데이터 분할
제2절 성과분석
제3절 로지스틱 회귀분석
제4절 서포트벡터머신
제5절 나이브베이즈
제6절 K-최근접이웃
제7절 인공신경망
제8절 의사결정나무
제9절 앙상블
제3장 군집 모형
제1절 군집 평가
제2절 계층적 군집분석
제3절 k-means 군집분석
예상문제?
모의고사?
1회 모의고사
2회 모의고사?
3회 모의고사
기출문제
제2회 빅데이터 분석기사 시험문제
제3회 빅데이터 분석기사 시험문제
제4회 빅데이터 분석기사 시험문제