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출판사 리뷰

필기시험의 관문을 뚫고 SD에듀의 『2023 빅데이터분석기사 실기 한권으로 끝내기』를 찾아 주신 독자님께 감사의 마음을 전합니다. 본서는 한국데이터산업진흥원의 新출제유형을 100% 반영하였으며, 총 4회분(2021~2022년)의 기출복원문제를 수록하였습니다. 2022년 출제경향에 맞추어 이론 내용을 집필하였으므로, 2023년 시험도 거뜬히 합격하실 수 있습니다. 신유형 잡기를 가장 앞쪽에 배치함으로써 새로운 유형에도 당황하지 않고 대비할 수 있도록 하였으며, 핵심 이론 + 유형별 단원종합문제 + 합격모의고사를 통해 기본기와 문제 풀이 실력을 다지고 기출복원문제를 통해 실력을 점검할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 코드와 그래프를 ALL COLOR로 구성하여 보다 쉽게, 보다 효과적으로 공부할 수 있도록 하였습니다. SD에듀는 모든 수험생 여러분들이 합격의 알고리즘으로 빠져들기를 진심으로 기원합니다.

신유형 잡기

추론통계 분석

유형별 단원종합문제

작업형 제1유형
작업형 제2유형
작업형 제3유형

제1과목 기출복원문제

제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제

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

합격모의고사

제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사