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2021 최적합 빅데이터분석기사 필기(유료 동영상 강의 교재, 모의고사 수록)
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판매가격 : 22,500
적립금 :1,250
ISBN :978-89-315-5647-6
등록일자 :2020-09-24
출판사 :도서출판 성안당
저자 :김진화, 박성택, 오명륜, 이성원, 신지아
분량 :384쪽
편집 :2도
판형 :4*6배판(190*260)
발행일 :2020년 9월 25일(1판 1쇄)
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상세 이미지


이 책의 특징

1. 한국산업인력공단에서 20206월 최종 확정하여 발표한 출제기준을 적용하였습니다.

2. 수많은 해당 분야의 이론을 정리하여 출제 비중이 높은 내용으로만 구성하였습니다.

3. 이해를 돕기 위해 그림과 차트, 를 활용하여 최소한의 시간으로 최대의 효과를 끌어낼 수 있도록 구성하였습니다.

4. 과목별로 학습한 내용을 점검하고 실제 시험에 대비할 수 있는 모의고사 2를 수록하였습니다.

5. 학습 효과를 최대화하기 위해 본 도서로 강의한 유료 동영상 강의를 함께 지원하여 처음 시험을 준비하시는 응시자에게 최선의 학습 효과를 지원합니다.

 

 

저 자

저자_ 김진화

- 서강대학교 경영학과 (경영전문대학원) 교수

- 한국지능정보시스템학회 회장

- 국제미래학회 미래경영예측 위원장

- 데이터 사이언스 & 아트 포럼 회장

 

저자_ 박성택

- 선문대학교 SW융합학부 교수

- ()한국소프트웨어기술인협회 빅데이터 전임교수

- 한국생산성본부 자문위원

- 한국디지털정책학회 감사

 

저자_ 오명륜

- 충북대 창의융합교육본부 교수

- 한국소프트웨어기술인협회 교수

 

저자_ 이성원

- ()한국소프트웨어기술인협회 책임연구원

- 한국생산성본부 빅데이터/인공지능 강사

- 서울시립대학교 박사수료

 

저자_ 신지아

- 서강대학교 경영학 박사

PART 1. 빅데이터 분석 기획

Chapter 1. 빅데이터의 이해

1. 빅데이터의 개요 및 활용

- 빅데이터의 등장 배경

- 빅데이터의 개념

- 빅데이터의 특징

- 빅데이터의 가치

- 가치 측정 이슈

- 빅데이터 가치 산정 프레임워크

- 데이터 산업의 이해

- 빅데이터 조직 및 인력

 

2. 빅데이터 기술 및 제도

- 빅데이터 플랫폼

- 빅데이터 분석 프로세스 절차

- 빅데이터와 인공지능

- 개인정보 법, 제도

- 개인정보 활용

 

Chapter 2. 데이터 분석 계획

1. 분석 방안 수립

- 분석 로드맵 설정

- 분석 문제 정의

- 데이터 분석 방안

 

2. 분석 작업 계획

- 데이터 확보 계획

- 분석 절차 및 작업 계획

 

Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획

1. 데이터 수집 및 전환

- 데이터 수집 절차

- 데이터 유형 및 속성 파악

- 데이터 속성 파악

- 데이터 변환/통합

- 데이터 비식별화

- 데이터 변환 후 품질 검증

 

2. 데이터 적재와 저장

- 데이터 적재

- 데이터 저장

 

PART 2. 빅데이터 탐색

Chapter 1. 데이터 전처리

1. 데이터 전처리

- 데이터 정제

- 데이터 결측값(Missing Values) 처리

- 데이터 이상값 처리

- 분석 변수 처리

 

Chapter 2. 데이터 탐색

1. 데이터 탐색 개념

- 데이터 탐색 개념

- 기초통계량

- 시각화를 통한 탐색적 자료분석

- 다중공선성

 

2. 고급 데이터 탐색

- 시공간 데이터 탐색

- 다변량 데이터 탐색

- 비정형 데이터 탐색

 

Chapter 3. 통계 기법 이해

1, 기술통계

- 데이터 요약

- 표본추출

- 확률분포

- 표본분포

 

2, 추론통계

- 점추정

- 구간추정

- 가설검정

 

PART 3. 빅데이터 모델링

Chapter 1. 분석 모형 설계

1. 분석절차 수립

- 분석 모형 선정

- 분석 모형 정의

- 분석 모형 구축절차

 

2. 분석 환경 구축

- 분석 도구 선정

- 데이터 분할

 

Chapter 2. 분석 기법 적용

1. 분석 기법

- 회귀분석

- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)

- 의사결정나무 기법

- 인공신경망

- 서포트 벡터 머신

- 연관성분석

- 군집분석

- 범주형 자료분석

- 다변량분석

- 시계열분석

- 베이지안 기법

- 딥러닝 분석

- 비정형 데이터 분석

- 앙상블 분석

- 비모수 통계

 

PART 4. 빅데이터 결과 해석

Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선

1. 분석 모형 평가

- 평가 지표

- 분석 모형 진단

- 교차검증

- 모수 유의성 검정

- 적합도 검정

 

2. 분석 모형 개선

- 과대적합 방지

- 매개변수 최적화

- 분석 모형 융합

- 최종 모형 선정

 

Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용

1. 분석결과 해석

- 분석 모형 해석

- 비즈니스 기여도 평가

 

2. 분석결과 시각화

- 시각화

- 시간 시각화

- 공간 시각화

- 관계 시각화

- 비교 시각화

- 인포그래픽

 

3. 분석결과 활용

- 분석 모형 전개

- 분석결과 활용 시나리오 개발

- 분석 모형 모니터링

- 분석 모형 리모델링

 

PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사

1회 빅데이터분석기사 모의고사

2회 빅데이터분석기사 모의고사

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