
책 소개
최신 출제경향을 철저히 분석하여 반영한 2024년 수험서다. 이 책은 시행처인 한국데이터산업진흥원에서 공개한 출제기준을 바탕으로 집필하였으며 기출문제에서 뽑아낸 연습문제 260 문제와 기출문제 450문제(최신 9회분)를 수록하고, 정답이 이해되는 명쾌한 문제해설을 실었다. 변형된 출제문제에도 대응할 수 있도록 핵심개념을 정확하게 ,비전공자라도 쉽게 이해할 수 있게 풀어 썼다. 특히, 수험생들이 어려워하는 기초통계 및 머신러닝 알고리즘을 쉽게 풀어 썼다.
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[1과목] 데이터의 이해 __Chapter 1 데이터의 이해 ____1.1 데이터와 정보 ______1.1.1 데이터의 정의와 특성 ______1.1.2 데이터와 정보 ______1.1.3 데이터 기반의 지식경영 ____1.2 데이터베이스의 정의와 특징 ______1.2.1 데이터베이스 ______1.2.2 데이터베이스 시스템 ______1.2.3 데이터베이스 관리시스템 ______1.2.4 전통적 분석환경과 빅데이터 분석환경 ____1.3 데이터베이스 활용 ______1.3.1 기업 내부 데이터베이스 활용 ______1.3.2 각 산업분야별 데이터베이스 활용 ______1.3.3 사회 기반 구조로서의 데이터베이스 활용 __Chapter 2 데이터의 가치와 미래 ____2.1 빅데이터의 이해 ______2.1.1 빅데이터의 정의와 특징 ______2.1.2 빅데이터의 출현배경 ______2.1.3 빅데이터 기능 비유 ______2.1.4 빅데이터가 만들어내는 본질적인 변화 ______2.1.5 빅데이터 활용기술 ____2.2 빅데이터의 가치와 영향 ______2.2.1 빅데이터의 가치(빅데이터의 가치 산정이 어려운 이유) ______2.2.2 빅데이터의 영향(기업, 정부, 개인) ____2.3 비즈니스 모델 ______2.3.1 빅데이터 활용사례 ______2.3.2 빅데이터 활용기법 ____2.4 위기요인과 통제방안 ______2.4.1 위기요인 및 통제방안 ______2.4.2 빅데이터 관련 법/제도 ______2.4.3 개인정보 처리단계별 보호사항 ____2.5 미래의 빅데이터 __Chapter 3 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 ____3.1 빅데이터 분석과 전략 인사이트 ______3.1.1 빅데이터 열풍과 회의론 ______3.1.2 빅데이터 분석전략 인사이트 ____3.2 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량 ______3.2.1 데이터 사이언스 의미와 역할 ______3.2.2 데이터 사이언스의 구성요소 ______3.2.3 데이터 사이언티스트의 역량 ______3.2.4 전략적 통찰력과 인문학의 부활 ____3.3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 ______3.3.1 빅데이터 시대의 가치 패러다임 변화 ____연습문제 [2과목] 데이터 분석기획 __Chapter 4 데이터 분석기획의 이해 ____4.1 분석기획 방향성 도출 ______4.1.1 데이터 분석기획의 이해 ______4.1.2 데이터 분석기획 유형 ____4.2 분석방법론 ______4.2.1 데이터 분석모델과 방법론의 이해 ______4.2.2 데이터 분석방법론 ____4.3 분석과제 발굴 ______4.3.1 분석과제의 이해 ______4.3.2 하향식접근법 ______4.3.3 상향식접근법 ______4.3.4 분석과제정의서 ____4.4 분석 프로젝트 관리방안 ______4.4.1 분석 프로젝트 관리를 위한 5가지 주요속성 ______4.4.2 분석 프로젝트 관리방안 __Chapter 5 분석 마스터 플랜 ____5.1 마스터 플랜 수립 ______5.1.1 데이터 분석 마스터 플랜의 이해 ______5.1.2 마스터 플랜 우선순위 설정 ______5.1.3 분석 로드맵 설정 ____5.2 분석 거버넌스 체계 수립 ______5.2.1 데이터 분석 거버넌스 체계 ______5.2.2 데이터 분석수준 진단 ______5.2.3 분석지원 인프라 방안 수립 ______5.2.4 데이터 거버넌스 ______5.2.5 빅데이터 조직 및 인력 방안 수립 ______5.2.6 분석과제 관리 프로세스 수립 ______5.2.7 분석교육 및 변화관리 ____연습문제 [3과목] 데이터 분석 __Chapter 6 R 기초와 데이터 마트 ____6.1 R 기초 ______6.1.1 분석환경의 이해 ______6.1.2 R언어와 문법 ______6.1.3 R 객체 ______6.1.4 R의 내장함수 ______6.1.5 R 데이터 핸들링 ______6.1.6 외부 데이터 핸들링 ______6.1.7 R 그래픽 기능 ____6.2 데이터 마트 ______6.2.1 데이터 마트의 이해 ______6.2.2 R을 이용한 데이터 마트 개발 ____6.3 결측값 처리와 이상값 검색 ______6.3.1 결측값과 이상값의 이해 ______6.3.2 결측값 처리 ______6.3.3 이상값 검색 ____연습문제 __Chapter 7 통계분석 ____7.1 통계학 개론 ______7.1.1 통계학의 이해 ______7.1.2 표본추출 ______7.1.3 확률의 이해 ______7.1.4 확률의 규칙 ______7.1.5 확률분포 ____7.2 기초통계분석 ______7.2.1 기술통계와 추론통계 ______7.2.2 기술통계 ______7.2.3 추론통계 ______7.2.4 회귀분석 ____7.3 다변량분석 ______7.3.1 다변량분석의 이해 ______7.3.2 상관관계분석 ______7.3.3 주성분분석 ______7.3.4 다차원척도법 ____7.4 시계열 예측 ______7.4.1 시계열분석의 이해 ______7.4.2 시계열 데이터의 분석기법 ______7.4.3 전통적 시계열분석기법 ______7.4.4 확률적 시계열분석기법 ____연습문제 __Chapter 8 정형 데이터 마이닝 ____8.1 데이터 마이닝 개요 ______8.1.1 데이터 마이닝의 이해 ______8.1.2 데이터 마이닝 모델(모형)평가 ______8.1.3 교차검증(교차타당성) ______8.1.4 모델 최적화 ______8.1.5 분석모델 정의 시 고려사항 ____8.2 분류분석(Classification) ______8.2.1 인공신경망 ______8.2.2 로지스틱회귀분석 ______8.2.3 나이브 베이즈 ______8.2.4 의사결정나무 ______8.2.5 K-최근접이웃 알고리즘 ______8.2.6 서포트벡터머신 ______8.2.7 앙상블분석 ____8.3 군집분석(Clustering) ______8.3.1 군집분석의 이해 ______8.3.2 군집분석의 척도 ______8.3.3 군집분석의 유형 ____8.4 연관분석(Association Analysis) ______8.4.1 연관분석의 이해 ______8.4.2 연관분석 측정지표 ______8.4.3 선험적규칙 알고리즘 ______8.4.4 빈발패턴성장 알고리즘 ____연습문제 __Appendix 데이터분석 준전문가 (복원)기출문제 __별책부록 정답 및 해설
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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