머리말
데이터 분석 전문가(ADP) 자격시험 안내

PART 01 데이터 처리 기술 이해

1장 데이터베이스 처리 프로세스
01 ETL(Extraction, Transformation and Load)
02 CDC(Change Data Capture)
03 EAI(Enterprise Application Integration)
04 데이터 연계 및 통합 기법
05 대용량 비정형 데이터 처리
2장 데이터 처리 기술
01 분산 데이터 저장 기술
02 분산 컴퓨팅 기술
03 클라우드 인프라 기술

PART 02 데이터 분석

1장 비정형 데이터 마이닝
01 텍스트 마이닝
02 사회연결망 분석(SNA, Social Network Analysis)

PART 03 데이터 시각화

1장 시각화 인사이트 프로세스
01 시각화 인사이트 프로세스의 의미
02 탐색 (1단계)
03 분석 (2단계)
04 활용 (3단계)
2장 시각화 디자인
01 시각화의 정의
02 시각화 프로세스
03 시각화 방법
04 빅데이터와 시각화 디자인
3장 시각화 구현
01 시각화 구현 개요
02 분석 도구를 이용한 시각화 구현: R
03 라이브러리 기반의 시각화 구현: D3.js

PART 04 서술형 문제 핵심 이론

01 정규화 모델[릿지(Ridge), 라쏘(Lasso), 엘라스틱넷(ElasticNet)]
02 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)
03 시계열분석(Time Series Analysis)
04 로지스틱 회귀모델(Logistic Regression)
05 인공신경망(Artificial Neural Nets)
06 의사결정나무(Decision Tree)
07 랜덤 포레스트(Random Forest)
08 군집분석(Clustering Analysis)
09 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering Analysis)
10 K-평균군집(K-means Clustering)
11 Partitioning Around K-medoids(PAM 군집)
12 혼합분포군집(Mixture Distribution Clustering)
13 밀도기반군집(Density-based Clustering)
14 퍼지군집(Fuzzy Clustering)
15 K-NN(K-Nearest Neighbors)
16 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
17 연관성 분석(Association Analysis)
18 순차 패턴 분석(Sequence Pattern Analysis)

PART 05 최신 기출문제

기출문제
정답과 해설