우리나라에서는 오랫동안 수학에서 통계 교육을 초등학교부터 실시해 왔고 근래에는 통계 분석능력을 기르기 위해 사회, 경제 등의 과목에서 데이터 분석을 다루고 있다. 심지어 수능의 영어 교과에 데이터를 이용한 문제가 제시되기도 한다. 이렇게 오랜 기간 통계 교육을 받았지만 국민들의 데이터 활용 능력은 선진국에 비해 많이 떨어지는 것이 현실이다. 국민들의 통계 활용 능력을 높이기 위해서는 분석 도구나 통계 이론에 대한 교육보다는 통계를 실제로 활용하는 교육이 필요하다. 불행히도 현재 우리나라에서는 통계교육이 개개의 분석 방법이나 분석 도구에 대한 교육 위주로 이루어져 있다. 특히 대학이나 사회인에 대한 통계교육의 경우 가트너의 분석 단계에서 기술분석이나 진단분석을 데이터 분석 과정에 적용하여 실제 데이터를 분석하는 교육보다는 예측분석이나 처방분석에 필요한 통계나 기계학습에 대한 교육에 집중되고 있다.

실제로 대학생들이나 일반인들을 위한 교육에서는 R과 하둡(Hadoop)과 같은 도구 교육과 빅데이터 전문가가 되기 위한 학부 통계학과 수준 이상의 통계 및 기계학습 교육이 대부분이다. 물론, 국가 경쟁력을 위하여 심도 있는 데이터 과학자나 분석가의 양성도 필요하지만 일반인의 데이터 활용 능력을 높이는 것도 중요하다고 생각된다. 데이터 분석 현장에서 오랫동안 데이터 분석 전문가로 활약해온 저자의 경험을 바탕으로 국가공인 데이터 분석 완결판인「빅데이터 분석기사」와 더불어 개정된 「데이터분석준전문가 한권으로 끝내기」를 출간하게 되었다. 이 책은 기업의 실무자들과 해당 분야로 진출하고자 하는 대학생, 대학원생 또는 취업준비생이 단시간 내에 데이터 활용 역량을 함양하여 자격증을 취득할 수 있도록 보편적인 이론과 사례를 소개하는 데 초점을 맞추었습니다. 특히 비전공자들의 이해를 돕기 위해 이론 부문에 ‘확대경’, ‘용어돋보기’와 함께 6년간 출제되었던 기출문제의 중요도를 수록하였습니다. 개인이 자율학습을 할 경우 1개월 내에 데이터 분석에 관한 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 체계적인 내용과 분량으로 구성하였습니다. 특히 수험생의 학습효과의 효율성을 위해 이론 부분과 요약, 문제를 별도 분리를 하였습니다.

이 책의 효율적인 활용을 한 몇 가지 조언.

첫째, 파트Ⅰ(데이터의 이해)과 파트Ⅱ(데이터 분석 기획)는 각각 데이터 분석 개론 부문에 해당된다. 출제 내용이 정형화되어 있으나 자격검정 변별력을 위해 지엽적인 문제가 출제되고 있다. 이 책의 이론과 문제 풀이 및 해설에 대한 학습이 병행되어야 한다. 둘째, 파트Ⅲ(데이터 분석)에서는 R 통계 패키지가 비전공자에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있다. 이를 감안하여 이 책은 혼자 학습할 수 있도록 R 함수 및 스크립트를 자세하게 설명했다. 예비 분석 전문가가 되기 위해 가능하다면 꼭 R 패키지 사용을 권장한다. 셋째, 기본 이론의 방대함을 지양하고, 비전공자의 이해도 향상을 위해 문제 풀이 및 해설을 수록했다. 특히 기출문제를 분석하여 실제 자격시험의 난이도와 유사한 예상 문제를 수록했다. 기출 및 예상문제의 반복 학습은 합격으로 가는 지름길이다.