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2021 빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기

[ 개정1판2쇄 ] 도서 제본방식 안내이동
리뷰 총점10.0 리뷰 5건 | 판매지수 1,860
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품목정보

품목정보
출간일 2021년 09월 03일
쪽수, 무게, 크기 830쪽 | 190*260*40mm
ISBN13 9791125494393
ISBN10 1125494395

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

2021년 4월 17일 첫시험 대비를 위한 新개정판!

- 한국데이터산업진흥원 출제기준 100% 반영!
- 핵심을 요약하여 빠르게 예·복습이 가능한 빨리보는 간단한 키워드!
- 필수이론 + 확인 문제 + 장별 적중예상문제 + 합격모의고사로 이루어진 안정적인 구성!
- 출제유형분석 1,296문제 수록으로 실전 대비!

목차 목차 보이기/감추기

■ 빨리보는 간단한 키워드
제1과목 | 빅데이터 분석 기획
제2과목 | 빅데이터 탐색
제3과목 | 빅데이터 모델링
제4과목 | 빅데이터 결과 해석

■ 제1과목 | 빅데이터 분석 기획

■ 제1장 | 빅데이터의 이해
제1절 | 빅데이터의 개요 및 활용
(1) 빅데이터의 특징
(2) 빅데이터의 가치
(3) 데이터 산업의 이해
(4) 빅데이터 조직 및 인력

제2절 | 빅데이터 기술 및 제도
(1) 빅데이터 플랫폼
(2) 빅데이터와 인공지능
(3) 개인정보 법·제도
(4) 개인정보 활용
제1장 적중예상문제

■ 제2장 | 데이터 분석 계획
제1절 | 분석방안 수립
(1) 분석 로드맵 설정
(2) 분석 문제 정의
(3) 데이터 분석 방안

제2절 | 분석 작업 계획
(1) 데이터 확보 계획
(2) 분석 절차 및 작업 계획
제2장 적중예상문제

■ 제3장 | 데이터 수집 및 저장 계획
제1절 | 데이터 수집 및 전환
(1) 데이터 수집
(2) 데이터 유형 및 속성 파악
(3) 데이터 변환
(4) 데이터 비식별화

제2절 | 데이터 적재 및 저장
(1) 데이터 적재
(2) 데이터 저장
제3장 적중예상문제

■ 제2과목 | 빅데이터 탐색

■ 제1장 | 데이터 전처리
제1절 | 데이터 정제
(1) 데이터 정제
(2) 데이터 결측값 처리
(3) 데이터 이상값 처리

제2절 | 분석 변수 처리
(1) 변수 선택
(2) 차원축소
(3) 파생변수 생성
(4) 변수 변환
(5) 불균형 데이터 처리
제1장 적중예상문제

■ 제2장 | 데이터 탐색
제1절 | 데이터 탐색 기초
(1) 데이터 탐색 개요
(2) 상관관계 분석
(3) 기초통계량 추출 및 이해
(4) 시각적 데이터 탐색

제2절 | 고급 데이터 탐색
(1) 시공간 데이터 탐색
(2) 다변량 데이터 탐색
(3) 비정형 데이터 탐색
제2장 적중예상문제

■ 제3장 | 통계기법 이해
제1절 | 기술통계
(1) 데이터 요약
(2) 표본 추출
(3) 확률분포
(4) 표본분포

제2절 | 추론통계
(1) 점추정
(2) 구간추정
(3) 가설검정
제3장 적중예상문제

■ 제3과목 | 빅데이터 모델링

■ 제1장 | 분석모형 설계
제1절 | 분석 절차 수립
(1) 분석모형 선정
(2) 분석모형 정의
(3) 분석모형 구축 절차

제2절 | 분석 환경 구축
(1) 분석 도구 선정
(2) 데이터 분할
제1장 적중예상문제

■ 제2장 | 분석기법 적용
제1절 | 분석기법
(1) 회귀 분석
(2) 로지스틱 회귀 분석
(3) 의사결정나무
(4) 인공신경망
(5) 서포트벡터머신
(6) 연관성 분석
(7) 군집 분석

제2절 | 고급 분석기법
(1) 범주형 자료 분석
(2) 다변량 분석
(3) 시계열 분석
(4) 베이지안 기법
(5) 딥러닝 분석
(6) 비정형 데이터 분석
(7) 앙상블 분석
(8) 비모수 통계
제2장 적중예상문제

■ 제4과목 | 빅데이터 결과 해석

■ 제1장 | 분석모형 평가 및 개선
제1절 | 분석모형 평가
(1) 평가지표
(2) 분석모형 진단
(3) 교차 검증
(4) 모수 유의성 검정
(5) 적합도 검정

제2절 | 분석모형 개선
(1) 과대적합 방지
(2) 매개변수 최적화
(3) 분석모형 융합
(4) 최종모형 선정
제1장 적중예상문제

■ 제2장 | 분석결과 해석 및 활용
제1절 | 분석결과 해석
(1) 분석모형 해석
(2) 비즈니스 기여도 평가

제2절 | 분석결과 시각화
(1) 시공간 시각화
(2) 관계 시각화
(3) 비교 시각화
(4) 인포그래픽

제3절 | 분석결과 활용
(1) 분석모형 전개
(2) 분석결과 활용 시나리오 개발
(3) 분석모형 모니터링
(4) 분석모형 리모델링
제2장 적중예상문제

■ 합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사

저자 소개 (2명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

『2021 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기』는 한국데이터산업진흥원의 출제기준을 100% 반영한 개정판 도서입니다. 2020년 처음으로 출간한 『2020 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기』 도서에 전해 주신 독자님들의 피드백을 전면 반영하여, 내용 및 구성을 새로이 하였습니다. ‘빨리보는 간단한 키워드’, ‘필수이론’, ‘확인 문제’, ‘적중예상문제’, ‘합격모의고사’ 등의 다채로운 구성으로, 한 권으로도 거뜬하게 합격할 수 있습니다. 아울러 표와 그림을 삽입하여 더욱 쉽게 이해하고, 지식을 습득할 수 있습니다. 첫 시험도 (주)시대고시기획과 함께라면 합격할 수 있습니다! 모든 수험생 여러분들의 합격을 진심으로 기원합니다.

회원리뷰 (5건) 리뷰 총점10.0

혜택 및 유의사항?
빅데이터분석기사 준비 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 q****n | 2021.10.20 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
빅데이터 분석기사를 준비하시는 분들에게 추천해드릴만한 도서인 2021 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기입니다. 많은 내용이 담겨있다보니 800페이지가 넘어가는 두꺼운 책이지만 이 책 한권으로 시험을 준비할 수 있기 때문에 이해가 됩니다. 이론들을 상세히 설명해주고 각 장마다 적중예상문제까지 수록해 바로바로 문제를 풀어볼 수 있도록 하였고 마지막 모의고사가 있어서 시험을;
리뷰제목

빅데이터 분석기사를 준비하시는 분들에게 추천해드릴만한 도서인 2021 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기입니다. 많은 내용이 담겨있다보니 800페이지가 넘어가는 두꺼운 책이지만 이 책 한권으로 시험을 준비할 수 있기 때문에 이해가 됩니다. 이론들을 상세히 설명해주고 각 장마다 적중예상문제까지 수록해 바로바로 문제를 풀어볼 수 있도록 하였고 마지막 모의고사가 있어서 시험을 보는 듯한 느낌을 받을 수 있습니다. 

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빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 g*****3 | 2021.05.26 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
빅데이터분석기사 필기 준비하면서 구매했습니다. 인터넷카페와 블로그를 보니까 사람들이 이 책을 많이 사용하는 거 같았어요. 한권으로 끝내기 책이라 한권으로 부담없이 공부할 수 있는 장점이 있습니다. 먼저 책은 한국데이터산업진흥원 출제기준에 맞춘 이론과 문제들이 나옵니다. 이론 부분은 혼자서 공부할 땐 잘 읽히고 이해하기 쉬워야 하는데 이 책은 구성이 일목요연하고 이해;
리뷰제목

빅데이터분석기사 필기 준비하면서 구매했습니다. 인터넷카페와 블로그를 보니까 사람들이 이 책을 많이 사용하는 거 같았어요. 한권으로 끝내기 책이라 한권으로 부담없이 공부할 수 있는 장점이 있습니다. 먼저 책은 한국데이터산업진흥원 출제기준에 맞춘 이론과 문제들이 나옵니다. 이론 부분은 혼자서 공부할 땐 잘 읽히고 이해하기 쉬워야 하는데 이 책은 구성이 일목요연하고 이해하기 쉽게 설명되어 있습니다. 그리고 과목별로 빨리보는 간단한 키워드라고 해서 학습 전에 시험에 가장 중요하게 출제되는 주제들을 따로 모아놓았더라고요. 책을 본격적으로 공부하기 전에 어떤 내용을 봐야 하는지 중점을 훑을수가 있고, 또 시험 바로 직전에 핵심 내용만 빠르게 볼 수 있게 정리한 점이 마음에 듭니다. 그리고 다양한 유형으로 구성된 확인문제, 적중예상문제, 모의고사 2회분이 나옵니다. 배운 핵심 이론을 잘 학습했는지 점검할 수 있고, 모의고사를 풀어보면서 실전 감각을 기를 수 있습니다. 그리고 해설이 상세하게 되어 있어서 오답체크까지 할 수 있습니다. 좋은 책 추천합니다.
 

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구매 2021 빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 로얄 스타블로거 : 블루스타 5*****손 | 2021.05.04 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
기술과 통신이 끊임없이 발전하고 정보화를 넘어 현재 우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있으며 요즘 트렌드로 인공지능과 빅데이터가 자리잡고 있는 요소라고 할 수 있습니다.  새롭게 생긴 자격증이라 이제 준비하시거나 모르시는 분들께 빅데이터분석기사가 무엇인지 잠깐 알려드리겠습니다. 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저;
리뷰제목

기술과 통신이 끊임없이 발전하고 정보화를 넘어 현재 우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있으며 요즘 트렌드로 인공지능과 빅데이터가 자리잡고 있는 요소라고 할 수 있습니다.  새롭게 생긴 자격증이라 이제 준비하시거나 모르시는 분들께 빅데이터분석기사가 무엇인지 잠깐 알려드리겠습니다. 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말합니다. 한국데이터산업진흥원에서 시행하고 필기, 실기시험으로 이루어지며, 필기는 객관식으로 100점을 만점으로하여 과목당 40점 이상, 전 과목 평균 60점 이상이면 합격하고 실기는 실무 통합형 시험으로 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상이면 합격합니다. 이 시험이 왜 중요하나면 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략분야로 부상하고 있고, 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정이며, 이에 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편입니다. 위의 수험서는 한국데이터산업진흥원의 출제기준을 100%로 반영한 개정판으로 출간되었고, ‘빨리보는 간단한 키워드’, ‘필수이론’, ‘확인 문제’, ‘적중예상문제’, ‘합격모의고사’ 등의 다채로운 구성으로, 한 권으로도 거뜬하게 합격할 수 있고 아울러 표와 그림을 삽입하여 더욱 쉽게 이해하고, 지식을 습득할 수 있습니다. 위 수험서의 특징은 첫째, 한국데이터산업진흥원에서 제시한 출제기준에 맞추어 이론 및 문제를 재구성하였고 둘째, 2021년에 첫 시행된 제2회 기출복원문제를 수록하여, 실제 시험에서는 어떤 유형의 문제들이 출제되는지 생생하게 경험해볼 수 있도록 구성하였으며, 셋째, 시험에 나올 법한 이론을 추려 시공간에 구애 받지 않고 예습,복습이 가능하도록 제작한 빨리보는 간단한 키워드와 한글 및 알파벳순으로 정리하여 찾고자 하는 키워드를 빠르게 확인할 수 있는 색인을 수록함으로써 다채로호운 학습장치로 효율적인 학습이 가능하고, 넷째, 다양한 유형으로 구성된 문제 총 1,296개를 수록하고 필기는 물론 실기시험까지 대비할 수 있는 사지선다형 + 필답형 형식의 확인 문제와 장별 적중예상문제, 합격모의고사 2회분으로 풍성하게 구성하였으며, 다섯째 한층 상세하고 핵심을 짚는 해설로 비전공자도 용이하게 공부할 수 있도록 하였고 오답의 이융와 더불어 해당 개념에 대한 간략한 설명이 덧붙여져 자연스럽게 앞에서 배운 내용을 복습할 수 있고, 여섯째 문제에 정답과 해설이 함께 있어 불편하다, 최종적으로 풀어볼 수 있는 모의고사가 있었으면 좋겠다는 독자 여러분들의 의견을 모두 반영하여, 정답과 해설을 분리한 실전처럼 연습하는 합격모의고사 2회분을 제공하면서 시간을 재고 실제 시험을 보듯 풀어보도록 체계적으로 만들었다는 것입니다. 비록 내용이 어려우나 여러분들 중에  빅데이터 분석기사 필기 시험을 준비하시는 수험생 분들의 초점에 맞게끔 이론과 중요한 부분들, 친절한 해설까지 정리가 잘 되어 있어 응시하시기 전에 위 수험서로 한 번 공부하시기를 추천 드립니다.

 

 

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한줄평 (3건) 한줄평 총점 7.4

혜택 및 유의사항 ?
구매 평점5점
이 책을 활용하여 빅데이터 시험 잘 준비하고 있습니다.
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프*임 | 2022.01.15
구매 평점1점
최악의 책
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YES마니아 : 로얄 s***e | 2021.10.01
구매 평점5점
4차 산업혁명에 맞춰 나온 자격증도 갖춰야되겠다는 생각에 구매했으며 꼭 열심히 하겠습니다.
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
YES마니아 : 로얄 5*****손 | 2021.05.03
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