교재정보

상세설명

■ 이 책의 특징
1. 한국산업인력공단에서 2020년 6월 최종 확정하여 발표한 출제기준을 적용하였습니다.
2. 수많은 해당 분야의 이론을 정리하여 출제 비중이 높은 내용으로만 구성하였습니다.
3. 이해를 돕기 위해 그림과 차트, 표를 활용하여 최소한의 시간으로 최대의 효과를 끌어낼 수 있도록 구성하였습니다.
4. 과목별로 학습한 내용을 점검하고 실제 시험에 대비할 수 있는 모의고사 2회를 수록하였습니다.
5. 학습 효과를 최대화하기 위해 본 도서로 강의한 유료 동영상 강의를 함께 지원하여 처음 시험을 준비하시는 응시자에게

최선의 학습 효과를 지원합니다.

 

■ 목차
PART 1. 빅데이터 분석 기획
Chapter 1. 빅데이터의 이해
1. 빅데이터의 개요 및 활용
- 빅데이터의 등장 배경
- 빅데이터의 개념
- 빅데이터의 특징
- 빅데이터의 가치
- 가치 측정 이슈
- 빅데이터 가치 산정 프레임워크
- 데이터 산업의 이해
- 빅데이터 조직 및 인력
2. 빅데이터 기술 및 제도
- 빅데이터 플랫폼
- 빅데이터 분석 프로세스 절차
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법, 제도
- 개인정보 활용
Chapter 2. 데이터 분석 계획
1. 분석 방안 수립
- 분석 로드맵 설정
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
2. 분석 작업 계획
- 데이터 확보 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획
1. 데이터 수집 및 전환
- 데이터 수집 절차
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 속성 파악
- 데이터 변환/통합
- 데이터 비식별화
- 데이터 변환 후 품질 검증
2. 데이터 적재와 저장
- 데이터 적재
- 데이터 저장
PART 2. 빅데이터 탐색
Chapter 1. 데이터 전처리
1. 데이터 전처리
- 데이터 정제
- 데이터 결측값(Missing Values) 처리
- 데이터 이상값 처리
- 분석 변수 처리
Chapter 2. 데이터 탐색
1. 데이터 탐색 개념
- 데이터 탐색 개념
- 기초통계량
- 시각화를 통한 탐색적 자료분석
- 다중공선성
2. 고급 데이터 탐색
- 시공간 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
Chapter 3. 통계 기법 이해
1, 기술통계
- 데이터 요약
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
2, 추론통계
- 점추정
- 구간추정
- 가설검정
PART 3. 빅데이터 모델링
Chapter 1. 분석 모형 설계
1. 분석절차 수립
- 분석 모형 선정
- 분석 모형 정의
- 분석 모형 구축절차
2. 분석 환경 구축
- 분석 도구 선정
- 데이터 분할
Chapter 2. 분석 기법 적용
1. 분석 기법
- 회귀분석
- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
- 의사결정나무 기법
- 인공신경망
- 서포트 벡터 머신
- 연관성분석
- 군집분석
- 범주형 자료분석
- 다변량분석
- 시계열분석
- 베이지안 기법
- 딥러닝 분석
- 비정형 데이터 분석
- 앙상블 분석
- 비모수 통계
PART 4. 빅데이터 결과 해석
Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선
1. 분석 모형 평가
- 평가 지표
- 분석 모형 진단
- 교차검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
2. 분석 모형 개선
- 과대적합 방지
- 매개변수 최적화
- 분석 모형 융합
- 최종 모형 선정
Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용
1. 분석결과 해석
- 분석 모형 해석
- 비즈니스 기여도 평가
2. 분석결과 시각화
- 시각화
- 시간 시각화
- 공간 시각화
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
3. 분석결과 활용
- 분석 모형 전개
- 분석결과 활용 시나리오 개발
- 분석 모형 모니터링
- 분석 모형 리모델링
PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사
1회 빅데이터분석기사 모의고사
2회 빅데이터분석기사 모의고사

 

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