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2021년 데이터 분석 준전문가 수강생 수 1위, 평점 1위 5년(13~29회) 기출문제 800 + 예상문제 300, 1100제 기업 오프라인 강의에 활용한 쪽집게 강의 포인트 180개 자율학습으로 한 달 완성 가능한 체계적인 구성과 내용 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는『데이터 분석 준전문가(ADsP)』자격증을 준비하는 수험생들을 위한 책이다. 기존 도서들이 너무나 많고 어려운 내용을 담아 지레 포기하게 만들었다면 이 책은 비전공자들도 이해할 수 있도록 간결하고 쉬운 해설은 물론 이론부문에 ‘배경지식’ 박스와 별도의 문제 및 해설을 추가 수록했다. 개인이 자율학습을 할 경우 1개월 내에 데이터분석에 관한 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 체계적으로 구성했다. 또 2021년 최신 기출문제를 반영하였고 수험생의 학습효과의 효율성을 위해 이론 부분과 요약, 문제를 별도 분리를 하였습니다. 이 책은 『데이터 분석 준전문가(ADsP)』 자격증을 공부하는 모든 예비 전문가들에게 쉽고 빠르게 자격증을 취득할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
우리나라에서는 오랫동안 수학에서 통계 교육을 초등학교부터 실시해 왔고 근래에는 통계 분석능력을 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 국민들의 데이터 활용 능력은 선진국에 비해 많이 떨어지는 것이 현실이다. 국민들의 통계 활용 능력을 높이기 위해서는 분석 도구나 통계 이론에 대한 교육보다는 통계를 실제로 활용하는 교육이 필요하다. 불행히도 현재 우리나라에서는 통계교육이 개개의 분석 방법이나 분석 도구에 대한 교육 위주로 이루어져 있다. 특히 대학이나 사회인에 대한 통계교육의 경우 가트너의 분석 단계에서 기술분석이나 진단분석을 데이터 분석 과정에 적용하여 실제 데이터를 분석하는 교육보다는 예측분석이나 처방분석에 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 국가공인 데이터 분석 완결판인「빅데이터 분석기사」와 더불어 개정된 「데이터분석준전문가 한권으로 끝내기」를 출간하게 되었다. 이 책은 기업의 실무자들과 해당 분야로 진출하고자 하는 대학생, 대학원생 또는 취업준비생이 단시간 내에 데이터 활용 역량을 함양하여 자격증을 취득할 수 있도록 보편적인 이론과 사례를 소개하는 데 초점을 맞추었습니다. 특히 비전공자들의 이해를 돕기 위해 이론 부문에 ‘확대경’, ‘용어돋보기’와 함께 6년간 출제되었던 기출문제의 중요도를 수록하였습니다. 개인이 자율학습을 할 경우 1개월 내에 데이터 분석에 관한 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 체계적인 내용과 분량으로 구성하였습니다. 특히 수험생의 학습효과의 효율성을 위해 이론 부분과 요약, 문제를 별도 분리를 하였습니다. 이 책의 효율적인 활용을 한 몇 가지 조언. 첫째, 파트Ⅰ(데이터의 이해)과 파트Ⅱ(데이터 분석 기획)는 각각 데이터 분석 개론 부문에 해당된다. 출제 내용이 정형화되어 있으나 자격검정 변별력을 위해 지엽적인 문제가 출제되고 있다. 이 책의 이론과 문제 풀이 및 해설에 대한 학습이 병행되어야 한다. 둘째, 파트Ⅲ(데이터 분석)에서는 R 통계 패키지가 비전공자에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있다. 이를 감안하여 이 책은 혼자 학습할 수 있도록 R 함수 및 스크립트를 자세하게 설명했다. 예비 분석 전문가가 되기 위해 가능하다면 꼭 R 패키지 사용을 권장한다. 셋째, 기본 이론의 방대함을 지양하고, 비전공자의 이해도 향상을 위해 문제 풀이 및 해설을 수록했다. 특히 기출문제를 분석하여 실제 자격시험의 난이도와 유사한 예상 문제를 수록했다. 기출 및 예상문제의 반복 학습은 합격으로 가는 지름길이다.
머리말 데이터 분석 전문가 자격증 안내 과목 Ⅰ 데이터의 이해 1장 데이터의 이해 01 데이터와 정보 02 데이터베이스 정의와 특징 03 데이터베이스 활용 2장 데이터의 가치와 미래 01 빅데이터의 이해 02 빅데이터의 가치와 영향 03 비즈니스 모델 04 위기 요인과 통제 방안 05 미래의 빅데이터 3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 01 빅데이터 분석과 전략 인사이트 02 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 03 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 과목 Ⅱ 데이터 분석 기획 4장 데이터 분석 기획의 이해 01 분석 기획 방향성 도출 02 분석 방법론 03 분석 과제 발굴 04 분석 프로젝트 관리방안 5장 분석 마스터플랜 01 분석 마스터플랜 수립 02 분석 거버넌스 체계 수립 과목 Ⅲ 데이터 분석 6장 R 기초와 데이터마트 01 R 기초 02 데이터마트 03 결측값 처리와 이상값 검색 7장 통계분석 01 통계학 개론 02 기초 통계 분석 03 다변량 분석 04 시계열 예측 8장 정형 데이터 마이닝 01 데이터 마이닝 개요 02 모형평가 03 분류분석 04 군집분석 05 연관분석 핵심 요약 정리 포인...
김계철 [저]
성균관대학교 학사, KDI 국제정책대학원 MPM 석사, 고려대 경제통계학과 박사과정을 수료했다. 한국 교통대 ADsP 과정 및 통계특론 강의, 에듀캐스트(educast.com)에서 ADsP 한 권으로 끝내기 이론 및 기출문제 인터넷 강의 중이다. 2019년부터 기업체 대상으로 ADsP 연중 오프라인 강의 중이며 2019년부터 고등학교에서 ‘데이터 사이언티스’ 제목으로 교육 기부 강의 중이다. 현) AI EDU 대표다.

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