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PART Ⅰ필답형 시험에 출제되는 90 포인트
1장 데이터 분석기획 및 수집 12 2장 데이터 전처리 작업 20 3장 데이터 모형 구축 39 4장 데이터 모형 평가 작업 66 5장 필답형 기출·예상 문제 75 PARTⅡ 작업형 기초 1장 R-언어 소개 및 설치 92 2장 R 데이터의 구조 107 3장 R로 외부데이터 읽어오고 저장하기 118 4장 R 데이터 연산과 기본함수 123 5장 데이터 전처리(Data Preprocessing) 133 6장 결측치와 이상치 처리 164 7장 연습문제 174 8장 실전문제 180 PARTⅢ 작업형 제1유형 1장 출제유형 204 2장 기출·예상문제 205 PARTⅣ 작업형 제2유형 1장 출제유형 242 2장 작업형 제2유형을 위한 패키지 소개 243 23장 기출·예상 문제 247 |
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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」를 출간하게 되었다.
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