책소개

한국데이터산업진흥원 출제기준 100% 반영하였다. 필답형·작업형을 동시에 대비가 가능하다. 2021년 제2회·제3회 기출복원문제를 수록하였고 유형별 단원종합문제(단답형·작업형 제1유형·제2유형)를 수록했다. 합격모의고사 2회분을 제공한다.

저자소개

목차

기출복원문제

제2회 빅데이터분석기사 실기 기출복원문제
제3회 빅데이터분석기사 실기 기출복원문제

제1과목 빅데이터 분석의 이해

[제1장 빅데이터 분석 기획]
제1절 빅데이터의 이해
제2절 데이터 분석 계획
제3절 데이터 수집 및 저장 계획

[제2장 빅데이터 탐색]
제1절 데이터 전처리
제2절 데이터 탐색
제3절 통계기법 이해

[제3장 빅데이터 모델링]
제1절 분석모형 설계
제2절 분석 기법 적용

[제4장 빅데이터 결과 해석]
제1절 분석모형 평가 및 개선
제2절 분석결과 해석 및 활용

제2과목 R과 데이터 분석

[제1장 R 설치 및 실행]
제1절 R 설치 방법
제2절 R 실행 및 패키지

[제2장 R 기본 문법]
제1절 R 기초
제2절 데이터 구조

제3과목 데이터 수집 및 분석

[제1장 데이터 수집과 전처리]
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리

[제2장 기술통계 분석]
제1절 기술통계와 빈도 분석
제2절 기술통계 기법

제4과목 데이터 모형 구축

[제1장 상관관계 분석]
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수

[제2장 회귀 분석]
제1절 회귀 분석의 이해
제2절 단순 및 다중회귀 분석
제3절 변수선택 방법

[제3장 로지스틱 회귀 분석]
제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형

[제4장 의사결정나무]
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형

[제5장 인공신경망]
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형

[제6장 서포트벡터머신]
제1절 서포트벡터머신의 이해
제2절 서포트벡터머신 모형

[제7장 베이지안 기법]
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 단순 베이즈 분류 분석

[제8장 앙상블 분석]
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 배깅 및 부스팅
제3절 랜덤포레스트

제5과목 데이터 모형 평가

[제1장 분류 분석모형 평가]
제1절 평가 지표
제2절 로지스틱 회귀 분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법(단순 베이즈 분류 분석)
제5절 앙상블 분석

[제2장 예측 분석모형 평가]
제1절 평가 지표
제2절 회귀 분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
제5절 이항형 변수 예측

유형별 단원종합문제

단답형
작업형 제1유형
작업형 제2유형

합격모의고사

제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사