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출판사 리뷰

빅데이터분석기사 실기시험 대비 혹은 빅데이터 분석 실무능력 향상 희망 등 여러 이유로 SD에듀의 을 찾아 주신 독자님께 감사의 마음을 전합니다. 본서는 R을 기반으로 시험대비는 물론 빅데이터 분석 직무능력 향상에도 도움을 줄 수 있도록 제작하였습니다. R을 처음 접하는 독자들의 이해를 돕기 위해 R 설치·기본문법 등의 내용을 수록하였으며, 장별 연습문제를 통해 수험생 스스로 내용을 이해하였는지 평가할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 부족한 부분을 확인하고 실전 경험을 쌓을 수 있도록 종합문제를 수록하였습니다. ALL COLOR로 구성된 본서를 통해 코드와 그래프를 보다 쉽고 실감나게 식별하며 효과적으로 학습하시길 바랍니다. SD에듀는 여러분의 합격과 성장을 진심으로 기원합니다.

■ 제1과목 R과 데이터 분석

<제1장 R 설치 및 실행>
제1절 R 설치 방법
제2절 R 실행 및 패키지
연습문제

<제2장 R 기본 문법>
제1절 R 기초
제2절 데이터 구조
연습문제

<제3장 R 그래프>
제1절 그래프 함수 및 활용
제2절 데이터 시각화
제3절 고급 그래프 시각화
연습문제

■ 제2과목 데이터 수집 및 분석

<제1장 데이터 수집과 전처리>
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
연습문제

<제2장 기술통계 분석>
제1절 기술통계와 빈도 분석
제2절 기술통계 기법
연습문제

<제3장 추론통계 분석>
제1절 추론통계 분석 방법
제2절 가설 검정
연습문제

■ 제3과목 데이터 분석모형

<제1장 상관관계 분석>
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
연습문제

<제2장 회귀 분석>
제1절 회귀 분석의 이해
제2절 단순 및 다중회귀 분석
제3절 변수 선택 방법
연습문제

<제3장 로지스틱 회귀 분석>
제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
연습문제

<제4장 의사결정나무>
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
연습문제

<제5장 인공신경망>
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
연습문제

<제6장 서포트벡터머신>
제1절 서포트벡터머신의 이해
제2절 서포트벡터머신 모형
연습문제

<제7장 연관성 분석>
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석모형
연습문제

<제8장 군집 분석>
제1절 군집 분석의 이해
제2절 군집 분석모형
연습문제

<제9장 K-NN 분류 분석>
제1절 K-NN의 이해
제2절 K-NN 분석모형
연습문제

■ 제4과목 고급 데이터 분석모형

<제1장 범주형 자료 분석>
제1절 교차 분석
제2절 피셔의 정확도 검정
제3절 콜모고로프-스미르노프 검정
연습문제

<제2장 다변량 분석>
제1절 그룹 분석
제2절 주성분 분석
제3절 인자 분석
제4절 다차원 척도법
제5절 정준 상관 분석
제6절 판별 분석
연습문제

<제3장 시계열 분석>
제1절 시계열 분석의 이해
제2절 시계열 분석모형
연습문제

<제4장 베이지안 기법>
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 단순 베이즈 분류 분석
연습문제

<제5장 딥러닝 분석>
제1절 딥러닝의 이해
제2절 딥러닝 분석모형
연습문제

<제6장 텍스트 마이닝>
제1절 텍스트 마이닝의 이해
제2절 텍스트 분석
제3절 감성 분석
연습문제

<제7장 앙상블 분석>
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 배깅 및 부스팅
제3절 랜덤포레스트
연습문제

<제8장 비모수 통계>
제1절 비모수 통계 분석의 이해
제2절 가설 검정
연습문제

<제9장 소셜 네트워크 분석>
제1절 소셜 네트워크 분석의 이해
제2절 원-모드
제3절 투-모드
제4절 네트워크 분석
연습문제

■ 제5과목 데이터 모형 평가

<제1장 분류 분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 로지스틱 회귀 분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
연습문제

<제2장 예측분석 모형 평가>
제1절 평가 지표
제2절 회귀 분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
제5절 시계열 분석
제6절 이항형 변수 예측
연습문제

■ 종합문제
데이터 전처리
데이터 분석 모형 구축

■ [부록] R 데이터세트