커스티는 다 알아 또는 2024 파이썬으로 준비하는 빅데이터분석기사 실기 > NEW도서

커스티는 다 알아



도서명 : 커스티는 다 알아
저자/출판사 : 애널레나 매커피, 논장
쪽수 : 40쪽
출판일 : 2024-04-15
ISBN : 9788984145276
정가 : 14000

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2024 파이썬으로 준비하는 빅데이터분석기사 실기



도서명 : 2024 파이썬으로 준비하는 빅데이터분석기사 실기
저자/출판사 : 장은진, 일진사
쪽수 : 320쪽
출판일 : 2024-04-20
ISBN : 9788942919390
정가 : 26000

제1편 개발 환경 소개
제1장 시험 환경 소개
1-1 시험 환경 체험 사이트 소개
1-2 패키지 소개

제2장 실습 환경 소개
2-1 구글 코랩(Colab) 소개
2-2 구글 코랩(Colab) 사용법 소개

제2편 파이썬 시작하기
제1장 파이썬이란?
1-1 파이썬 소개
1-2 파이썬의 필요성

제2장 파이썬 기본 문법 학습
2-1 주요 함수와 변수
2-2 연산자(사칙연산, 비교연산)
2-3 리스트와 딕셔너리
2-4 조건문과 반복문

제3장 파이썬 주요 패키지 학습
3-1 pandas
3-2 numpy
3-3 sklearn
3-4 statsmodels
3-5 scipy

제3편 작업형 1유형
제1장 데이터 탐색
1-1 데이터 탐색 정의
1-2 데이터 탐색 실습

제2장 데이터 전처리 방법
2-1 결측값 처리
2-2 이상치 처리
2-3 중복값 처리
2-4 데이터 변환
2-5 데이터 평활화

제4편 작업형 2유형
제1장 데이터 분석 절차
1-1 데이터 탐색
1-2 데이터 전처리
1-3 데이터 분할
1-4 데이터 분석
1-5 성능 평가
(1) 분류 모델
(2) 회귀 모델

제2장 데이터 분석 모델 소개
2-1 지도 학습 분류 모델
(1) 로지스틱 회귀
(2) k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)
(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(분류)
(4) 의사결정나무(분류)
(5) 랜덤 포레스트(분류)
2-2 지도 학습 회귀 모델
(1) 단순 선형 회귀
(2) 다중 선형 회귀
(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(회귀)
(4) 의사결정나무(회귀)
(5) 랜덤 포레스트(회귀)
2-3 비지도 학습 모델
(1) 군집 분석
(2) 연관성 분석

제5편 작업형 3유형
제1장 가설 검정
1-1 가설 검정 소개
1-2 가설 검정 기법 소개

제2장 가설 검정 실습
2-1 카이제곱 검정
2-2 회귀 분석
2-3 T-검정
2-4 F-검정

부록
모의고사
한국데이터산업진흥원 공개 예시 문제
1회 모의고사
2회 모의고사

기출 복원문제
제2회 기출 복원문제(2021.6.19. 시행)
제3회 기출 복원문제(2021.12.4. 시행)
제4회 기출 복원문제(2022.6.25. 시행)
제5회 기출 복원문제(2022.12.3. 시행)
제6회 기출 복원문제(2023.6.24. 시행)
제7회 기출 복원문제(2023.12.2. 시행)