추가 적립 안내

본 도서는 한국데이터산업진흥원에서 실시하는 빅데이터분석기사 국가기술자격 필기시험 대비 도서입니다.

개념과 원리 이해를 바탕으로 기본기가 부족한 상태에서 단순한 암기로는 결코 쉽지 않은 자격시험을 본 교재는 쉽고 빠른 자격증 취득으로 이어질 수 있도록 도움을 줄 것입니다.

교수들을 가르치는 교수, ㈜와이즈인컴퍼니의 대표이자 한양대학교 겸임교수로 활동 중인 김원표 대표가 핵심이론과 실전 문제 및 출제 예상 문제를 바탕으로 빅데이터, 통계의 원리와 개념에 대해 풍부한 예시와 함께 풀어냈습니다.

통계, 빅데이터 분석 등 다년간의 데이터사이언스 실무 경험을 바탕으로 비전공자부터 예비 전문가들까지 수험생들이 효율적으로 공부할 수 있도록 각 단원에 대한 포인트를 정리하였습니다.
빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 등의 시험범위 전체를 세부적으로 구성하였으며 명쾌한 설명으로 시험에 나오는 내용만 정리하여 전달합니다.

1부:빅데이터 분석기획
- 빅데이터의 특징
- 빅데이터의 가치
- 데이터 산업의 이해
- 빅데이터 조직 및 인력
- 빅데이터 플랫폼
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법ㆍ제도
- 개인정보 활용
- 분석 로드맵 설정
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
- 데이터 확보 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
- 데이터 수집
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 변환
- 데이터 비식별화
- 데이터 품질 검증
- 데이터 적재
- 데이터 저장
- 예상문제 및 풀이
2부:빅데이터 탐색
- 데이터 정제
- 데이터 결측값 처리
- 데이터 이상값 처리
- 변수 선택
- 차원축소
- 파생변수 생성
- 변수 변환
- 불균형 데이터 처리
- 데이터 탐색 개요
- 기초통계량 추출 및 이해
- 상관관계 분석
- 시각적 데이터 탐색
- 시공간 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
- 데이터 요약
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
- 점추정
- 구간추정
- 가설검정
- 예상 문제 및 풀이
3부:빅데이터 모델링
- 분석모형 선정
- 분석모형 정의
- 분석모형 구축 절차
- 분석모형 선정
- 데이터 분할
- 회귀분석
- 로지스틱 회귀분석
- 의사결정나무
- 인공신경망
- 서포트벡터머신
- 연관성분석
- 군집분석
- 범주형 자료 분석
- 다변량 분석
- 시계열 분석
- 베이지안 기법
- 딥러닝 분석
- 비정형 데이터 분석
- 앙상블 분석
- 비모수 통계
- 예상문제 및 풀이
4부:빅데이터 결과해석
- 평가지표
- 분석모형 진단
- 교차검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
- 과대적합 방지
- 매개변수 최적화
- 분석모형 융합
- 최종모형 선정
- 분석모형 해석
- 비즈니스 기여도 평가
- 시공간 시각화
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
- 분석모형 전개
- 분석결과 활용
- 시나리오 개발
- 분석모형 모니터링
- 분석모형 리모델링
- 예상문제 및 풀이