본 도서는 최신 출제기준을 적용한 도서로, 빅데이터분석기사 실기 시험의 경향을 분석하여 수험생들이 혼자서도 학습할 수 있도록 한 완벽 대비서이다. 파이썬 언어를 기반으로 작성되었으며, 많은 예시로 수험자의 공부 폭을 넓혀 다양한 경험을 제공하고, 꼼꼼한 이론과 예상문제를 통해 시험 유형에 철저하게 대비할 수 있도록 하였다. 또한 실기 시험의 핵심을 다루는 요약 자료와 신설된 제3유형 대비 추가 문제, 모의고사 풀이 동영상 등을 이기적 스터디 카페를 통해 제공받을 수 있다.
- 최신 2개년 기출문제 수록! 변경된 출제유형 반영 개정판!
최신 기출문제 출제경향과 변경된 유형까지 모두 분석하여 도서에 반영하였습니다. 화면 설명을 활용한 알찬 구성으로 공부에 체계성을 높이고, 독자분들의 시인성까지 고민하여 책을 집필하였습니다.
- 데이터 분석의 포인트를 짚어주는 군더더기 없는 구성!
빅데이터 전문 교수진이 집필과 감수에 참여하여 이 책의 완성도를 높이기 위해 노력하였습니다. 자칫 어렵게 느껴지고 방대한 양이 될 수 있는 내용을 시험 분석을 통해 핵심 포인트를 강조하였고, 수험자의 실무 능력 향상을 위한 설명과 용어 정리로 이해가 쉽도록 하였습니다.
- 엄선하여 수록한 예상/모의문제!
실제 기출유형에 대비한 문제를 수록하였습니다. 이해하기 쉬운 해설을 통해 공부한 이론을 다시 문제로 확인하여 시험 대비에 도움을 줄 수 있도록 하였습니다.
모의고사 풀이 영상은 이기적 홈페이지(license.youngjin.com)의 [무료동영상] 게시판에서 인증 후 시청하실 수 있으며, QR코드로도 쉽게 시청하실 수 있습니다.
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실기 시험 응시 가이드
시험 출제 경향
저자 소개/추천사
PART 01 파이썬 프로그래밍
Chapter 01 파이썬 프로그래밍 기초
- 파이썬(Python) 개요
- 변수, 데이터타입, 연산자
- 조건문과 반복문
- 리스트, 튜플, 딕셔너리
- 함수와 라이브러리(모듈, 패키지)
Chapter 02 파이썬으로 데이터 다루기
- 넘파이(Numpy) 배열 다루기
- 판다스(Pandas) 데이터프레임
PART 02 제1유형: 데이터 전처리
Chapter 01 데이터 탐색
- 탐색적 데이터 분석(EDA)
- 데이터 탐색
Chapter 02 데이터 전처리 개요
- 데이터 전처리 유형
- 데이터 변환
- 차원축소 : PCA(주성분 분석)
- 결측치 처리
- 이상치 처리
- 평활화(Smoothing)
PART 03 제2유형: 데이터 분석
Chapter 01 빅데이터 분석 과정
- 빅데이터 분석 과정 이해
- 사이킷런 패키지 구성
- 분석모델 성능 평가 방법
Chapter 02 지도학습 - 분류
- 의사결정나무를 이용한 분류 문제 해결
- KNN을 이용한 분류 문제 해결
- SVM을 이용한 분류 문제 해결
- 로지스틱 회귀를 이용한 분류 문제 해결
- 랜덤 포레스트를 이용한 분류 문제 해결
Chapter 03 지도학습 - 회귀(예측)
... - 단순 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결
- 다중 선형 회귀분석을 이용한 예측 문제 해결
- 의사결정나무를 이용한 예측 문제 해결
- 랜덤 포레스트를 이용한 예측 문제 해결
Chapter 04 비지도학습
- 군집분석을 이용한 문제 해결
- 연관분석을 이용한 문제 해결
PART 04 제3유형: 통계적 가설 검정
Chapter 01 통계적 가설 검정
- 가설 검정
- 통계적 가설 검정 기법
Chapter 02 통계적 가설 검정 기법 실습
- 표본의 평균 검정
- 두 독립표본의 평균, 중앙값 차이 검정
- 대응표본의 평균 차이 검정 (t-검정)
- 단일표본 모분산 검정 (카이제곱 검정)
- 두 모분산 비에 대한 가설 검정 (F 검정)
- 독립성 검정 (카이제곱 검정)
PART 05 모의고사
Chapter 01 모의고사 1회
Chapter 02 모의고사 2회
PART 06 기출문제
Chpater 01 기출문제 6회
Chapter 02 기출문제 5회
Chpater 03 기출문제 4회
고려사이버대학교 AI·빅데이터 연구소 [저]
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