Part 1 정보관리기술사

Chapter 01 정보관리기술사가 뭐지요?
1.1 정보관리기술사
1.2 정보관리기술사 출제방법
1.3 정보관리기술사 출제자
1.4 정보관리기술사 응시자격
1.5 정보관리기술사 답안작성

Chapter 02 정보관리기술사 취득, 뭐가 좋나요?
2.1 내가 정보시스템을 평가해 줄게!
2.2 원하지 않았지만 강사가 되다.
2.3 한국IBM 소프트웨어 컨설팅 서비스 입사
2.4 처음으로 기술사 수당 월35만원을 받다.
2.5 기술사 취득에 회의를 느꼈다. 그렇지만 나는 이겨냈다.

Chapter 03 학습 Point!
3.1 누구를 위해서 서브노트를 만드나요?
3.2 합격의 키워드는 이해가 아니라 반복훈련이다.

Part 2 자주 나오는 토픽

Chapter 01 22개 토픽으로 소프트웨어 공학을 끝낸다.
1.1 제안요청서
1.2 폭포수와 반복점증적 모델
1.3 반복계획서
1.4 요구사항 관리
1.5 소프트웨어 아키텍처(Software Architecture)
1.6 아키텍처 드라이버(Architecture Driver)
1.7 UML 스테레오 타입
1.8 오버로딩과 오버라이딩
1.9 추상 클래스와 인터페이스
1.10 상태 다이어그램
1.11 디자인 패턴(Design Pattern)
1.12 Test Driver
1.13 소프트웨어 회귀시험(Regression Test)
1.14 Scrum과 Kanban 방법
1.15 기능점수(Function Point)
1.16 EV(Earned Value)
1.17 정보시스템 감리
1.18 소프트웨어 안전성 분석
1.19 소프트웨어 기능안전 규격
1.20 소프트웨어 유지보수
1.21 소프트웨어 형상관리
1.22 패키지 소프트웨어

Chapter 02 모델링으로 끝내는 데이터베이스 토픽
2.1 데이터베이스 무결성
2.2 데이터베이스 동시성 제어
2.3 체크포인트(Check Point)
2.4 B-Tree와 Bitmap
2.5 데이터베이스 키 도출
2.6 함수적 종속성
2.7 데이터베이스 튜닝(Database Tuning)
2.8 데이터 마이닝(Data Mining)
2.9 신경망 분석
2.10 빅데이터 하둡
2.11 HDFS
2.12 R언어
2.13 Sharding
2.14 데이터베이스 키 도출

Chapter 03 너무 어렵다. 하지만 알고 보면 쉬운 알고리즘
3.1 그리디(Greedy) 알고리즘
3.2 K-Nears Neighbor
3.3 이진탐색트리
3.4 B트리와 B+ Tree
3.5 Quick Sort
3.6 Stack
3.7 Linked List

Chapter 04 융합을 위한 네트워크 인프라
4.1 에러처리
4.2 CRC(Cyclic Redundancy Check)
4.3 PCM 변조
4.4 Subnet
4.5 NAT(Network Address Translation)
4.6 WLAN(Wireless Local Area Network)

Chapter 05 APT가 문제야, 정보보안
5.1 APT 공격
5.2 랜섬웨어
5.3 Secure SDLC
5.4 소프트웨어 난독화
5.5 FIDO(Fast Identity Online)
5.6 개인정보 비식별화
5.7 IoT 보안
5.8 핀테크 보안
5.9 해시함수(Hash Function)
5.10 기술적 및 관리적 보호조치
5.11 디지털 포렌식
5.12 스마트폰 포렌식
5.13 IPSEC VPN
5.14 디지털 봉투
5.15 재해복구 DRS
5.16 암호화 보안 강도
5.17 Blind SQL Injection
5.18 위험한 형식의 파일 업로드
5.19 크로스사이트 스크립팅
5.20 장애 유형 및 대응 방법
5.21 데이터 3법

Chapter 06 Booting 운영체제!
6.1 프로세스 스케줄링
6.2 가상 메모리
6.3 교착상태
6.4 디스크 스케줄링
6.5 문맥교환
6.6 Unix 접근제어
6.7 Unix i-Node
6.8 Unix Link

Chapter 07 Time to Market을 위한 IT경영
7.1 EAI
7.2 사고관리 및 문제관리

Chapter 08 너무 많은 최신기술 토픽 해결
8.1 폭포수와 반복점증적 모델
8.2 AOSP(Android Open Source Project)
8.3 Deep Learning
8.4 비콘(Beacon)
8.5 핀테크와 인터넷 은행
8.6 O2O(Online to Offline to Online)
8.7 크라우드소싱 테스트(Crowdsourcing Test)
8.8 기계학습(Machince Learning)
8.9 아두이노와 라즈베리파이
8.10 V2V(Vehicle to Vehicle)
8.11 가상화(Virtualization)
8.12 증감현실(Augmented Reality)
8.13 M2M과 IoE
8.14 BYOD
8.15 HTML Version 5
8.16 클라우드 컴퓨팅
8.17 빅데이터 분석도구의 선택 원칙
8.18 앙상블 중에서 배깅과 부스팅