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PART Ⅰ 작업형 기초
1장 파이썬 소개 및 분석환경 구축12 2장 파이썬 기초 문법27 3장 넘파이(Numpy)와 판다스(Pandas) 47 4장 결측치 처리와 이상값 검색88 5장 사이킷런(Scikit-learn) 97 6장 데이터 인코딩(Encoding) 114 7장 연습문제117 8장 실전문제124 PARTⅡ 작업형 제1유형 1장출제유형 156 2장기출?예상문제 157 PART Ⅲ 작업형 제2유형 1장 출제유형 210 2장 기출·예상 문제 211 PART Ⅳ 작업형 제3유형 1장 통계적 가설검정(Test of hypothesis) 278 2장 평균차이 검정 281 3장 분산분석(ANOVA, Analysis of Variance) 291 4장 범주형 자료분석(Categorical data analysis) 294 5장 비모수 검정(Nonparametric tests) 298 6장 기출?예상문제 302 |
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우리나라에서는 오랫동안 수학에서 통계 교육을 초등학교부터 실시해 왔고 근래에는 통계 분석 능력을 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 국민의 데이터 활용 능력은 선진국보다 많이 떨어지는 것이 현실이다. 국민의 통계 활용 능력을 높이기 위해서는 분석 도구나 통계 이론에 대한 교육보다는 통계를 실제로 활용하는 교육이 필요하다. 불행히도 현재 우리나라에서는 통계 교육이 개개의 분석 방법이나 분석 도구에 대한 교육 위주로 이루어져 있다. 특히 대학이나 사회인에 대한 통계 교육의 경우 가트너의 분석 단계에서 기술분석이나 진단분석을 데이터 분석 과정에 적용하여 실제 데이터를 분석하는 교육보다는 예측분석이나 처방 분석에 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 국가 공인 데이터 분석 완결판인「빅데이터 분석기사」를 출간하게 되었다.
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