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2020 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기 상세페이지

책 소개

<2020 빅데이터분석기사 한권으로 끝내기>

『2020 빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기』는 2020년 처음으로 시행되는 빅데이터분석기사 자격증 시험에 대비할 수 있는 도서로, 한국산업인력공단의 출제기준과 NCS 능력단위에 맞추어 구성하였다. 방대한 범위에 자칫 지루함을 느낄 수험생을 위하여 표와 그림을 삽입하여 흥미를 느끼게 함은 물론 이해도까지 높였다. 아울러 한권으로도 거뜬하게 시험을 준비할 수 있도록 확인문제와 적중예상문제를 수록하였다.


목차

■ 제1과목 빅데이터 분석 기획

Chapter 01 빅데이터 분석과제 정의
01 빅데이터 개요
02 분석 목적 설정
03 데이터 확보 및 분석 방안 설정
적중예상문제

Chapter 02 빅데이터 분석 계획
01 분석 수행 방안 수립
02 분석 절차 및 작업 계획 수립
적중예상문제

Chapter 03 빅데이터 이해
01 분석 모형과 부합하는 데이터 정의
02 개인정보보호 및 비식별 조치
적중예상문제

Chapter 04 빅데이터 수집 및 추출 생성
01 데이터 식별·분류
02 적합한 품질의 데이터로 변환
적중예상문제

Chapter 05 빅데이터 정제
01 분석용 데이터세트 정제
02 데이터 오류 파악 및 수정
적중예상문제


■ 제2과목 빅데이터 탐색

Chapter 01 빅데이터 탐색하기
01 데이터에 내재된 변수의 이해와 정의
02 변수별 기초통계량 분석 절차 수립
03 탐색적 데이터 분석 기법 사용 절차 수립
04 표본 추출기법 수립
05 데이터이력 검토 및 분석 적합성 파악
06 변수 간의 상관성 분석
07 변수 간의 차이 분석 방법
08 중심위치의 척도
09 퍼진 정도의 척도
10 분포의 모양을 나타내는 척도
11 시각적 데이터를 통한 탐색적 자료 분석
12 데이터탐색
13 다중공선성 문제 해결 절차 수립
적중예상문제

Chapter 02 빅데이터 적재 및 저장
01 데이터 정리
02 데이터 객체
03 데이터 저장
04 빅데이터 처리
적중예상문제

Chapter 03 통계기법 이해
01 데이터 요약하기
02 확률분포의 일반
03 이산확률분포
04 연속확률분포
05 표본분포
06 표 본
07 점추정
08 구간추정
09 가설검정
10 범주형 데이터 분석
11 시계열 분석
12 비모수기법
적중예상문제

Chapter 04 탐색적 자료분석
01 데이터 탐색하기
02 상관관계 분석하기
03 분석용 데이터 탐색하기
04 다변량 자료탐색
적중예상문제


■ 제3과목 빅데이터 모델링

Chapter 01 빅데이터 모형설계 및 구축
01 분석 모형 구축 절차 수립
02 분석 모형 정의하기
03 분석모델링 설계하기
04 적합한 통계분석방법론 검토
05 변수선택 및 차원축소 모형 검토
06 유도변수 생성 방법 수립
07 분석목적에 기반을 둔 가설검정 방법
08 추정방법에 대한 기술 검토
09 분석 모형 선정
10 선정모형에 필요한 가정 파악
11 선정모형에 필요한 자료 파악
12 통계기반 분석 기법
13 기계학습 분석 기법
14 텍스트기반 분석 기법
적중예상문제

Chapter 02 빅데이터 모형 적합
01 선정모형에 필요한 자료 추출 및 적재
02 선정모형에 적합하도록 자료 변환
03 필요데이터 식별방법
04 데이터 분포 도출 방법
05 분석용 데이터 마트 설계 및 구축
06 분석도구 선정
07 분석 모형 개발
08 분석 모형 검증
09 분석알고리즘 설계서 작성
10 분석 모형별 결과서 작성
11 지도학습
12 비지도학습
13 모형적합 및 모수추정
14 가설검정
15 적합모형해석
16 데이터 분석
17 분석 결과 관리 방법
18 분석 결과 및 예측값 도출방법
19 데이터 최적화
20 분류분석
21 군집분석
22 연관분석
23 데이터 시각화
적중예상문제


■ 제4과목 빅데이터 결과 해석

Chapter 01 빅데이터 모형 평가
01 자료 타당성 검토
적중예상문제
02 모형 타당성 검토
적중예상문제
03 적합 타당성 검토
적중예상문제

Chapter 02 결과 활용 및 시각화
01 분석 결과 해석
적중예상문제
02 분석 결과 표현
적중예상문제
03 분석 결과 적용 및 검증
적중예상문제


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