1과목 파이썬(Python)과 데이터 분석

제1장 | 파이썬 설치 및 실행
제1절 파이썬 프로그래밍 환경
제2절 코랩(Colab) 사용 방법
제3절 주요 라이브러리

제2장 | 파이썬 기본 문법
제1절 파이썬 기초
제2절 파일 불러오기 및 저장
제3절 데이터 구조
제4절 판다스 라이브러리 활용
제5절 넘파이 라이브러리 활용
제6절 데이터세트
제7절 구조적 프로그래밍

2과목 데이터 수집 및 분석

제1장 | 데이터 수집과 전처리
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
제3절 데이터프레임 분석

제2장 | 기술통계 분석
제1절 기술통계와 빈도분석
제2절 기술통계 분석 기법

제3과목 데이터 모형 구축

제1장 | 상관관계 분석
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
제3절 가설 검정
제4절 비모수 통계

제2장 | 회귀분석
제1절 회귀분석의 이해
제2절 단순 및 다중 회귀분석
제3절 변수 선택 방법

제3장 | 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
제3절 성능분석

제4장 | 의사결정나무
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형

제5장 | 인공신경망
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형

제6장 | 서포트벡터머신
제1절 SVM의 이해
제2절 SVM 모형

제7장 | 베이지안 기법
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 베이즈 분류 분석 모형

제8장 | 앙상블 분석
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 앙상블 분석 모형

제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석
제1절 군집분석의 이해
제2절 군집분석 모형
제3절 k-NN 분류 분석

제10장 | 연관성 분석
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석 모형

제4과목 추론통계

제1장 | 추론통계의 이해
제1절 추론통계의 개념
제2절 추론통계 기법

제2장 | 가설 검정
제1절 평균차이 분석
제2절 비율차이 분석
제3절 분산분석

제5과목 데이터 모형 평가

제1장 | 분류 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 로지스틱 회귀분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석

제2장 | 예측 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 회귀분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망

유형별 단원종합문제

작업형 제1유형 | 데이터 전처리
작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형
작업형 제3유형 | 추론통계

기출복원문제

제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제
제6회 기출복원문제
제7회 기출복원문제

합격모의고사

제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사