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중고도서 소개
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책소개
목차
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[I 과목] 데이터 이해
01장: 데이터의 이해 01 데이터와 정보 __1. 데이터의 정의 __2. 데이터와 정보 __핵심문제 02 데이터베이스의 정의와 특징 __1. 데이터베이스 정의 __2. 데이터베이스 특징 __핵심문제 03 데이터베이스 활용 __1. 데이터베이스 활용 __2. 데이터베이스 종류 __핵심문제 02장: 데이터의 가치와 미래 01 빅데이터의 이해 __1. 빅데이터의 이해 __2. 빅데이터 출현 배경 __핵심문제 02 데이터의 가치와 영향 __1. 빅데이터의 가치 __2. 빅데이터의 영향 __핵심문제 03 비즈니스 모델 __1. 빅데이터 활용 사례 __2. 7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉 __핵심문제 04 위기 요인과 통제 방안 __1. 위기 요인 __2. 통제 방안 __핵심문제 05 미래의 빅데이터 __1. 빅데이터 활용 3요소: 데이터, 기술, 인력 __핵심문제 03장: 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 01 빅데이터 분석과 전략 인사이트 __1. 빅데이터 열풍과 회의론 __2. 빅데이터 분석의 핵심은 ‘Big’이 아닌 ‘인사이트’ __3. 일차원적 분석 vs. 전략 도출을 위한 가치 기반 분석 __핵심문제 02 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 __1. 데이터 사이언스에 대한 이해와 역할 __2. 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트 __3. 데이터 사이언스: 과학과 인문학의 교차로 __핵심문제 03 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 __1. 가치 패러다임의 변화 __2. 데이터 사이언스의 한계와 인문학 __핵심문제 기출유형문제 예상문제 [II 과목] 데이터 분석 기획 01장: 데이터 분석 기획의 이해 01 분석 기획 방향성 도출 __1. 분석 기획의 정의와 특징 __2. 분석 기획 시 고려사항 __핵심문제 02 분석 방법론 __1. 분석 방법론 개요 __2. 분석 방법론이 적용되는 업무 특성에 따른 모델 __3. 전통적인 분석 방법론 두 가지 __4. 빅데이터 분석 방법론 __핵심문제 03 분석 과제 발굴 __1. 분석 과제 발굴 개요 __2. 하향식 접근법 __3. 상향식 접근법 __핵심문제 04 분석 프로젝트 관리 방안 __1. 분석 프로젝트 관리 개요 __2. 분석 과제 관리 방안 __핵심문제 02장: 분석 마스터플랜 01 마스터플랜 수립 __1. 마스터플랜 수립 __2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 __3. 이행 계획 수립 __핵심문제 02 분석 거버넌스 체계 수립 __1. 거버넌스 체계 개요 __2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단 __3. 분석 지원 인프라 방안 수립 __4. 데이터 거버넌스 체계 수립 __5. 데이터 조직 및 인력방안 수립 __6. 분석 과제 관리 프로세스 수립 __7. 분석 교육 및 변화관리 __핵심문제 기출유형문제 예상문제 [III 과목] 데이터 분석 01장: R 기초와 데이터 마트 01 R 기초 __1. R 설치 및 기본 사용법 __2. R 기본 문법 __핵심문제 02 데이터 마트 __1. 데이터 마트의 이해 __2. 데이터 마트 개발을 위한 R 패키지 활용 __핵심문제 03 결측값 처리와 이상값 탐색 __1. 탐색적 데이터 분석(EDA) __2. 결측값 __3. 이상값 __핵심문제 02장: 통계 분석 01 통계학 개론 __1. 통계 개요 __2. 확률과 확률분포 __3. 추정과 가설검정 __핵심문제 02 기초 통계분석 __1. t-검정 __2. 분산분석(ANOVA) __3. 교차분석 __4. 상관분석 __핵심문제 03 회귀분석 __1. 회귀분석 개요 __2. 단순선형회귀분석 __3. 다중선형회귀분석 __4. 최적 회귀방정식 __5. 고급 회귀분석 __핵심문제 04 다변량 분석 __1. 다차원 척도법 __2. 주성분분석(PCA) __핵심문제 05 시계열 분석 __1. 시계열 분석 개요 __2. 시계열 모형 __핵심문제 03장: 정형 데이터 마이닝 01 데이터 마이닝 개요 __1. 데이터 마이닝 개요 __2. 데이터 분할 __핵심문제 02 분류 분석(Classification) __1. 로지스틱 회귀분석 __2. 의사결정나무 __3. 앙상블 분석 __4. 인공신경망 분석 __5. 나이브베이즈 분류 __6. k-NN 알고리즘 __7. 서포트벡터머신 __8. 분류 모형 성과 평가 __핵심문제 03 군집분석(Clustering) __1. 군집분석 __2. 계층적 군집분석 __3. 비계층적 군집분석 __핵심문제 04 연관분석(Association Analysis) __1. 연관분석의 개요 및 측도 __2. 연관분석의 알고리즘과 특징 __핵심문제 기출유형문제 예상문제 1회 모의고사 2회 모의고사 3회 모의고사 (45회)기출 문제 (46회)기출 문제 (47회)기출 문제 |
저자 소개 2
정보통계학과를 전공하고 빅데이터 분석 전문가 과정 수료와 더불어 데이터 분석 전문가 자격증을 취득했다. 교육기관에서 데이터 분석 준전문가 교육 업무 담당 및 현업 개발 및 데이터 분석 경험을 바탕으로 책을 집필하고 온라인 강의를 제작했으며, 현재는 IT서비스 회사에서 금융 데이터 분석 업무를 담당하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2026년 01월 02일
- 쪽수, 무게, 크기
- 580쪽 | 188*240*24mm
- ISBN13
- 9791158396510
출판사 리뷰
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초심자, 비전공자들을 위해 이해하기 쉽게 풀어 쓴 ADsP 수험서
데이터 분석을 처음 접하는 초심자나 비전공자들이 이해하기 쉽도록 용어와 문장을 다듬었습니다. 아울러 초심자 비전공자를 위한 ‘EASY BOX’, 출제 경향과 중요도를 안내하는 ‘TIP-BOX’, 풍부한 설명을 담은 ‘참고-BOX’와 그래프, 표 등을 활용하여 이해하기 쉽도록 구성했습니다. 풍부한 R 실습 예제로 충분히 이해할 수 있도록 구성 R을 활용한 분석 실습 예제로 실제 적용 과정을 이해할 수 있어, 무작정 외우는 공부가 아닌 이해하는 공부가 될 수 있도록 구성했습니다. 총 1,904문항에 달하는 압도적인 문제편 각 절마다 등장하는 핵심문제, 기출유형문제, 예상문제, 모의고사 3회분, 기출변형문제 3회분 앱에 수록된 기출문제 등 총 1,904문항에 달하는 방대한 문제를 수록하여 문제를 통한 반복 훈련에 부족함이 없도록 구성했습니다. 유튜브 무료 강의(핵심 요약 벼락치기 특강) 제공 중요한 핵심 개념을 총정리 할 수 있는 ‘핵심 요약 강의’와 ‘기출문제 풀이’ 강의를 제공합니다. 교재와 함께 활용한다면 효율적인 학습을 할 수 있을 것입니다. 자투리 시간 활용을 위한 수험용 앱 제공 자투리 시간을 활용해 틈틈이 학습할 수 있는 수험용 앱을 제공합니다. 수험용 앱에서는 총 31회차의 모의고사 및 기출문제를 수록하고 있으며, 자동으로 채점해주는 기능과 오답노트 기능이 있어 효율적으로 학습할 수 있습니다. 독자의 궁금증을 해결해주는 Q&A 커뮤니티 운영 저자가 직접 답변해주는 Q&A 게시판과 온라인 스터디가 진행되는 커뮤니티를 운영합니다. 궁금한 점을 해결하고, 책에 수록되지 않은 정보와 최신 자료를 얻을 수 있습니다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 1과목 「데이터 이해」 - 데이터의 이해, 데이터의 가치와 미래, 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 ◎ 2과목 「데이터 분석 기획」 - 데이터 분석 기획의 이해, 분석 마스터플랜 ◎ 3과목 「데이터 분석」 - R 기초와 데이터 마트, 통계 분석, 정형 데이터 마이닝 |
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