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ISBN : 9791125456292 / 480쪽 190 x 260 (㎜)
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반디앤루니스 리뷰
<2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한 권으로 자격시험을 충분히 대비하고 준비할 수 있도록 아래와 같이 구성되었습니다.
ㆍ 출제 유형을 최대한 반영한 핵심이론을 통해 개념을 확실히 짚고 넘어갈 수 있습니다.
ㆍ 핵심이론 학습 이후에는 과목별 적중예상문제를 통해 변동된 출제 기준을 확실히 기억할 수 있습니다.
ㆍ 기출 유형을 충실히 반영한 필수예제는 객관식, 서술형, 단답식으로 구성되어 시험에 대한 실전 감각을 익힐 수 있도록 하였습니다.
ㆍ 학습을 시작할 때의 길잡이로 활용하거나, 학습을 마무리하며 주요 개념을 한 번 더 확인할 수 있도록 부록에는 핵심 개념을 요약하여 정리하였습니다.
출판사 리뷰
<2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한 권으로 자격시험을 충분히 대비하고 준비할 수 있도록 아래와 같이 구성되었습니다.
ㆍ 출제 유형을 최대한 반영한 핵심이론을 통해 개념을 확실히 짚고 넘어갈 수 있습니다.
ㆍ 핵심이론 학습 이후에는 과목별 적중예상문제를 통해 변동된 출제 기준을 확실히 기억할 수 있습니다.
ㆍ 기출 유형을 충실히 반영한 필수예제는 객관식, 서술형, 단답식으로 구성되어 시험에 대한 실전 감각을 익힐 수 있도록 하였습니다.
ㆍ 학습을 시작할 때의 길잡이로 활용하거나, 학습을 마무리하며 주요 개념을 한 번 더 확인할 수 있도록 부록에는 핵심 개념을 요약하여 정리하였습니다.
<2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 ADP, ADsP의 합격에 필요한 핵심 내용을 풍부한 예제와 함께 수록하여 한 권으로도 자격시험에 대비할 수 있게끔 설계되었습니다. 학습에 비중이 낮은 부분은 과감하게 간추리고, 반드시 알아야 할 부분을 강조하였으며, 기출 경향이 충실히 반영된 풍부한 예제를 수록하였기에 합격은 물론 실무에서도 적용 가능한 실전감각을 기를 수 있을 것입니다.
2018년까지의 출제 경향을 반영하여 제1편에서 제3편까지는 되도록 간략하게 작성해서 핵심만을 제시하였습니다. 제2편은 기술전문가가 아니면 심화 문제 출제 시 대처하기 어렵기 때문에 개념수준 학습을 충실히 할 수 있도록 구성하였습니다. 제3편의 방법론은 프로젝트를 통해 많이 접했을 내용으로 구성하여 친숙하게 학습할 수 있도록 하였습니다. 제4편부터 나머지 내용은 시험에서 높은 비중을 차지하고, 해당 분야를 제공하는 저서들이 매우 전문적이기 때문에 시험뿐만 아니라 실전에 도움이 되도록 현실화시켜서 반영하였습니다.
부디 <2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>이 ADP와 ADsP를 준비하는 수험생 또는 현장에서 근무할 미래의 데이터 분석 전문가와 준전문가 모두에게 등대가 되길 기원합니다.
-
- 저자 : 김경태
○ 부록 주요과목 핵심요약
○ 제1편 데이터의 이해
Chapter 1 개 요
01 빅데이터가 화두가 된 배경
02 빅데이터 분석
03 데이터 사이언티스트
04 논란들에 대하여
Chapter 2 데이터의 이해
Chapter 3 데이터의 가치와 미래 및 데이터 사이언스의 미래
적중예상문제
○ 제2편 데이터 처리기술 이해
Chapter 1 데이터 처리 프로세스
01 ETL
02 CDC
03 EAI
04 데이터 연계 및 통합기법 요약
05 대용량 비정형 데이터 처리
Chapter 2 데이터 처리 기술
01 분산 데이터 저장 기술
02 분산 컴퓨팅 기술
03 클라우드 컴퓨팅 및 가상화
적중예상문제
○ 제3편 데이터 분석 기획
Chapter 1 데이터 분석 기획의 이해
01 분석기회 발굴
02 분석기회 구조화
03 분석방안 구체화
04 분석활용 시나리오 정의
05 분석 정의서 작성
06 전사적 적용 시 고려요소
Chapter 2 분석 마스터 플랜
01 마스터 플랜 수립
02 분석 거버넌스 체계수립
적중예상문제
○ 제4편 데이터 분석
Chapter 1 데이터 분석 개요
01 데이터 분석 프로세스
02 분석 환경 이해 및 기본 사용법
Chapter 2 데이터 마트
01 데이터 변경 및 요약
02 데이터 가공
03 기초 분석 및 데이터 관리
04 Parallel 처리방안
Chapter 3 통계분석
01 통계분석의 이해
02 기초통계분석
03 시계열 분석
04 다차원척도법(Multidimensional Scaling, MDS)
05 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)
Chapter 4 정형 데이터 마이닝
01 개 요
02 분류 분석(Classification)
03 예측 분석(Predicition)
04 군집 분석(Clustering)
05 연관성 분석(Associatopn Analysis)
Chapter 5 비정형 데이터 마이닝
01 텍스트 마이닝
02 Social Network Analysis
적중예상문제
○ 제5편 데이터 시각화
Chapter 1 시각화 인사이트 프로세스 및 디자인
Chapter 2 R을 이용한 시각화 구현
01 ggplot2
02 d3
03 공간분석
04 Shiny
적중예상문제
○ 제6편 [출제유형] 필수예제
1. 객관식
2. 서술형
3. 단답형
4. 실 기
