1과목 빅데이터 분석 기획

Chapter 1. 빅데이터의 이해

1. 빅데이터 개요 및 활용
1) 빅데이터의 특징
2) 빅데이터의 가치
3) 데이터 산업의 이해
4) 빅데이터 조직 및 인력

2. 빅데이터 기술 및 제도
1) 빅데이터 플랫폼
2) 빅데이터와 인공지능
3) 개인정보 법·제도
4) 개인정보 활용

3. Chapter 1 예상문제

Chapter 2. 데이터분석 계획

1. 분석방안수립
1) 분석 로드맵 설정
2) 분석문제 정의
3) 데이터분석방안

2. 분석작업 계획
1) 데이터 확보 계획
2) 분석저차 및 작업계획

3. Chapter 2 예상문제

Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획

1. 데이터 수집 및 전환
1) 데이터 수집
2) 데이터 유형 및 속성 파악
3) 데이터 변환
4) 데이터 비식별화
5) 데이터 품질검증

2. 데이터 적재 및 저장
1) 데이터 적재
2) 데이터 저장

3. Chapter 3 예상문제

2과목 빅데이터 탐색

Chapter 1. 데이터 전처리

1. 데이터 정제
1) 데이터 정제(Data Cleansing)
2) 데이터 결측값 처리
3) 데이터 이상값 처리

2. 분석 변수 처리
1) 변수 선택
2) 차원축소(Dimensionality Reduction)
3) 파생변수 생성
4) 변수변환
5) 불균형 데이터 처리

3. Chapter 1 예상문제

Chapter 2. 데이터 탐색

1. 데이터 탐색 기초
1) 데이터 탐색의 개요
2) 상관관계 분석
3) 기초통계량 추출 및 이해
4) 시각적 데이터 탐색

2. 고급 데이터 탐색
1) 시공간 데이터(Spatio-Temporal Data) 탐색
2) 다변량 데이터 탐색
3) 비정형 데이터 탐색

3. Chapter 2 예상문제

Chapter 3. 통계기법 이해

1. 기술통계
1) 데이터 요약
2) 표본추출
3) 확률분포
4) 표본분포

2. 추론통계
1) 점추정
2) 구간추정
3) 가설검정

3. Chapter 3 예상문제

3과목 빅데이터 모델링

Chapter 1. 분석모형 설계

1. 분석절차 수립
1) 분석모형 선정
2) 분석모형 정의
3) 분석모형 구축 절차

2. 분석환경 구축
1) 분석 도구 선정
2) 데이터 분할

3. Chapter 1 예상문제

Chapter 2. 분석기법 적용

1. 분석기법
1) 회귀분석(Regression Analysis)
2) 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
3) 의사결정나무
4) 인공신경망(Artificaial Neural Network)
5) 서포트벡터머신(SVM, Support Vector Machine)
6) 연관성분석
7) 군집분석

2. 고급 분석기법
1) 범주형 자료분석
2) 다변량 분석
3) 시계열 분석(Time Series Analysis)
4) 베이지안 기법
5) 딥러닝 분석
6) 비정형데이터 분석
7) 앙상블분석
8) 비모수 통계

3. Chapter 2 예상문제

4과목 빅데이터 결과 해석

Chapter 1. 분석모형 평가 및 개선

1. 분석모형 평가
1) 평가지표
2) 분석모형 진단
3) 교차 검증(Cross Validation)
4) 모수 유의성 검증
5) 적합도 검정

2. 분석모형 개선
1) 과대적합 방지
2) 매개변수 최적화(Parameter Optimization)
3) 분석모형 융합(Aggregation)
4) 최종 모형선정

3. Chapter 1 예상문제

Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용

1. 분석결과 해석
1) 분석모형 해석
2) 비즈니스 기여도평가

2. 분석결과 시각화
1) 시공간시각화
2) 관계시각화
3) 비교시각화
4) 인포그래픽

3. 분석결과 활용
1) 분석모형 전개
2) 분석결과 활용 시나리오 개발
3) 분석모형 모니터링
4) 분석모형 리모델링

4. Chapter 2 예상문제

실전모의고사

1. 빅데이터분석기사 필기 실전모의고사 1회
2. 빅데이터분석기사 필기 실전모의고사 2회