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목차
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『데이터에듀 빅데이터 분석기사 실기 with Python』
Ⅰ. 필답형 1과목. 빅데이터 분석 기획 제1장 빅데이터의 이해 제1절 빅데이터 개요 및 활용 제2절 빅데이터 기술 및 제도 제2장 데이터 분석 계획 제1절 분석 방안 수립 제3장 데이터 수집 및 저장 계획 제1절 데이터 수집 및 전환 제2절 데이터 적재 및 저장 예상문제 2과목. 빅데이터 탐색 제1장 데이터 전처리 제1절 데이터 전처리 제2절 분석 변수 처리 제2장 데이터 탐색 제1절 데이터 탐색 기초 제2절 고급 데이터 탐색 제3장 통계기법 이해 제1절 기술통계 제2절 추론통계 예상문제 3과목. 빅데이터 모델링 제1장 분석 모형 설계 제1절 분석 모형 구축 제2절 분석 환경 구축 제2장 통계 분석기법 제1절 회귀분석 제2절 범주형 자료 분석 제3절 다변량 분석 제4절 시계열분석 제5절 비모수 통계 제3장 정형 데이터 분석기법 제1절 분류분석 제2절 연관분석 제3절 군집분석 제4장 딥러닝 제1절 딥러닝의 개요 제2절 인공신경망 제3절 심층 신경망 제4절 합성곱 신경망 제5절 순환 신경망 제6절 LSTM 제5장 비정형 데이터 분석기법 제1절 텍스트 마이닝 제2절 사회연결망 분석 예상문제 4과목. 빅데이터 결과 해석 제1장 분석모형 평가 및 개선 제1절 분석모형 평가 제2절 분석모형 개선 제2장 분석결과 해석 및 활용 제1절 분석결과 해석 제2절 분석결과 시각화 예상문제 Ⅱ. 작업형 1과목. 파이썬 기초 제1장 파이썬 기초 제1절 파이썬 다루기 제2절 파이썬 기초 중의 기초 제3절 파이썬 데이터 타입 제4절 파이썬 사용자 정의 함수 제5절 제어문 제2장 패키지와 모듈 제1절 패키지와 모듈 제2절 패키지 소개 제3절 사용하기 2과목. 데이터 다루기 제1장 NumPy를 활용한 데이터 다루기 제1절 NumPy의 배열객체 제2절 NumPy의 연산 제3절 NumPy의 주요 함수와 메소드 제2장 Pandas를 활용한 데이터 다루기 제1절 Series와 DataFrame 제2절 데이터 입출력 제3절 데이터 정렬 및 순위 제3장 데이터 변환 제1절 파생변수 생성 제2절 데이터 인코딩 제3절 데이터 스케일링 제4절 데이터 축소 제4장 데이터 결합 및 요약 제1절 데이터 결합 제2절 데이터 요약 제5장 결측치와 이상치 제1절 결측치 제2절 이상치 제6장 기타 데이터 전처리 제1절 텍스트 데이터 다루기 제2절 날짜 데이터 다루기 예상문제 3과목. 통계분석 제1장 상관분석 제1절 SciPy를 활용한 상관분석 제2장 회귀분석 제1절 선형회귀분석 4과목. 모델링 제1장 지도 학습 모형 제1절 데이터 분할 제2절 성과분석 제3절 로지스틱 회귀분석 제4절 서포트벡터머신 제5절 나이브베이즈 제6절 K-최근접이웃 제7절 인공신경망 제8절 의사결정나무 제9절 앙상블 제3장 군집 모형 제1절 군집 평가 제2절 계층적 군집분석 제3절 k-means 군집분석 예상문제 모의고사 1회 모의고사 2회 모의고사 3회 모의고사 기출문제 제2회 빅데이터 분석기사 시험문제 제3회 빅데이터 분석기사 시험문제 제4회 빅데이터 분석기사 시험문제 『2023 데이터에듀 빅데이터 분석기사 필기』 1과목. 빅데이터 분석 기획 제1장 빅데이터의 이해 제1절 빅데이터 개요 및 활용 제2절 빅데이터 기술 및 제도 예상문제 제2장 데이터 분석 계획 제1절 분석 방안 수립 제2절 분석 작업 계획 예상문제 제3장 데이터 수집 및 저장 계획 제1절 데이터 수집 및 전환 제2절 데이터 적재 및 저장 예상문제 2과목. 빅데이터 탐색 제1장 데이터 전처리 제1절 데이터 전처리 제2절 분석 변수 처리 예상문제 제2장 데이터 탐색 제1절 데이터 탐색 기초 제2절 고급 데이터 탐색 예상문제 제3장 통계기법 이해 제1절 기술통계 제2절 추론통계제3절 분산분석 예상문제 3과목. 빅데이터 모델링 제1장 분석 모형 설계 제1절 분석 모형 구축 제2절 분석 환경 구축 예상문제 제2장 통계 분석기법 제1절 회귀분석 제2절 범주형 자료 분석 제3절 다차원 척도법 제4절 다변량 분석 제5절 시계열분석 제6절 비모수 통계 예상문제 제3장 정형 데이터 분석기법 제1절 분류분석 제2절 연관분석 제3절 군집분석 예상문제 제4장 딥러닝 제1절 딥러닝의 개요 제2절 인공신경망 제3절 심층 신경망 제4절 합성곱 신경망 제5절 순환 신경망 제6절 LSTM 예상문제 제5장 비정형 데이터 분석기법 제1절 비정형 데이터 제2절 텍스트 마이닝 제3절 사회연결망 분석 예상문제 4과목. 빅데이터 결과 해석 제1장 분석모형 평가 및 개선 제1절 분석모형 평가 제2절 분석모형 개선 예상문제 제2장 분석결과 해석 및 활용 제1절 분석결과 해석 제2절 분석결과 시각화 제3절 분석결과 활용 예상문제 모의고사 1회 모의고사 2회 모의고사 3회 모의고사 기출문제 제2회 빅데이터 분석기사 시험문제 제3회 빅데이터 분석기사 시험문제 제4회 빅데이터 분석기사 시험문제 제5회 빅데이터 분석기사 시험문제 |
저자 소개 3
現 ㈜데이터에듀 대표
現 한국해양수산데이터산업협회 수석부회장
前 동국대 응용통계학과 겸임교수
동국대학교 산업공학과에서 데이터마이닝으로 박사 학위를 취득 후, 나이스디앤비에서 기업평가 모형 컨설팅실 실장으로 근무하며?외환은행과 신한은행 등의 국내/해외기업 신용평가모형 및 모니터링 모형을 개발하였고 CJ와 LS산전 등에서 거래처 평가모형을 개발하고 다양한 CRM 프로젝트를 수행하였다. 2013년 제이에스데이타를 설립하여 2018년 ㈜데이터에듀로 법인화했으며, 빅데이터 관련 분석 컨설팅과 교육을 진행하고 있고 자격증 공부의 AI Transformation을 통한 개인 맞춤
現 ㈜데이터에듀 대표
現 한국해양수산데이터산업협회 수석부회장
前 동국대 응용통계학과 겸임교수
동국대학교 산업공학과에서 데이터마이닝으로 박사 학위를 취득 후, 나이스디앤비에서 기업평가 모형 컨설팅실 실장으로 근무하며?외환은행과 신한은행 등의 국내/해외기업 신용평가모형 및 모니터링 모형을 개발하였고 CJ와 LS산전 등에서 거래처 평가모형을 개발하고 다양한 CRM 프로젝트를 수행하였다. 2013년 제이에스데이타를 설립하여 2018년 ㈜데이터에듀로 법인화했으며, 빅데이터 관련 분석 컨설팅과 교육을 진행하고 있고 자격증 공부의 AI Transformation을 통한 개인 맞춤 학습을 제공하기 위해 이론 문제 기반의 데이터에듀PT와 코딩 실습 기반의 코드러닝 연구를 수행하고 있다.
現 한국해양수산데이터산업협회 수석부회장
前 동국대 응용통계학과 겸임교수
동국대학교 산업공학과에서 데이터마이닝으로 박사 학위를 취득 후, 나이스디앤비에서 기업평가 모형 컨설팅실 실장으로 근무하며?외환은행과 신한은행 등의 국내/해외기업 신용평가모형 및 모니터링 모형을 개발하였고 CJ와 LS산전 등에서 거래처 평가모형을 개발하고 다양한 CRM 프로젝트를 수행하였다. 2013년 제이에스데이타를 설립하여 2018년 ㈜데이터에듀로 법인화했으며, 빅데이터 관련 분석 컨설팅과 교육을 진행하고 있고 자격증 공부의 AI Transformation을 통한 개인 맞춤 학습을 제공하기 위해 이론 문제 기반의 데이터에듀PT와 코딩 실습 기반의 코드러닝 연구를 수행하고 있다.
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- 現 ㈜데이터에듀 빅데이터 연구소 실장
- 前 경북대학교 강의초빙교수
- 부산대학교, 부산가톨릭대학교 강사
- 부산대학교 경영학(경영정보전공) 박사
- 빅데이터 분석 컨설팅 및 ADsP/R 프로그래밍 특강 다수
- 現 ㈜데이터에듀 빅데이터 연구소 전임교수
- 부산대학교, 울산대학교 강사
- 부산대학교 경영학(경영정보전공) 박사
- ERP 회계의 이해와 활용, 벤처 창업경영론 저자
품목정보
- 발행일
- 2023년 08월 28일
- 쪽수, 무게, 크기
- 1640쪽 | 188*254*80mm
