2024 해커스공무원 신 행정법총론 핵심 기출 OX 또는 인공지능(AI) 도구 오렌지로 바로 실행하는 피플 애널리틱스 > NEW도서

2024 해커스공무원 신 행정법총론 핵심 기출 OX



도서명 : 2024 해커스공무원 신 행정법총론 핵심 기출 OX
저자/출판사 : 신동욱, 해커스공무원
쪽수 : 768쪽
출판일 : 2023-10-18
ISBN : 9791169995634
정가 : 36000

제1편 행정법 서론

제1장 행정법의 기초
제2장 통치행위
제3장 행정법의 법원과 효력
제4장 행정법의 일반원칙
제1절 비례의 원칙
제2절 신뢰보호의 원칙
제3절 평등의 원칙
제4절 자기구속의 원칙
제5절 부당결부금지의 원칙
제5장 행정법관계
제1절 공법관계와 사법관계
제2절 행정상 법률관계
제3절 행정법관계의 당사자(행정주체와 행정객체)
제6장 공권(개인적 공권)
제1절 공권의 의의와 종류
제2절 행정개입청구권과 무하자재량행사청구권
제7장 특별권력관계
제8장 행정법상의 법률요건과 법률사실
제1절 행정법상의 사건
제2절 공법상 사무관리와 부당이득
제9장 사인의 공법행위
제1절 공법행위
제2절 신청과 신고

제2편 행정작용법

제1장 법규명령
제2장 행정규칙
제3장 행정행위
제4장 법률행위적 행정행위
제5장 준법률행위적 행정행위
제6장 행정행위의 부관
제7장 행정행위의 요건과 효력
제8장 행정행위의 하자와 하자승계
제1절 행정행위의 하자
제2절 행정행위의 하자승계
제9장 행정행위의 취소와 철회 및 실효
제1절 행정행위의 취소
제2절 행정행위의 철회
제3절 행정행위의 실효
제10장 행정계획
제11장 공법상 계약
제12장 확약 등
제13장 사실행위와 행정지도
제14장 그 밖의 행정작용

제3편 행정절차와 행정공개

제1장 행정절차법
제2장 행정공개와 개인정보 보호
제1절 정보공개제도
제2절 개인정보 보호제도

제4편 행정의 실효성 확보수단

제1장 행정상 강제집행
제2장 행정상 즉시강제와 행정조사
제3장 행정벌
제4장 새로운 의무이행 확보수단

제5편 행정상 손해전보

제1장 행정상 손해배상
제1절 국가배상 개요
제2절 국가배상법 제2조
제3절 국가배상법 제5조
제4장 이중배상금지
제2장 행정상 손실보상
제1절 손실보상
제2절 행정상 손실보상제도의 흠결과 보충
제3절 결과제거청구권

제6편 행정쟁송

제1장 행정심판
제1절 행정심판의 개관
제2절 행정심판의 종류와 대상
제3절 행정심판위원회
제4절 행정심판의 당사자 및 관계인
제5절 행정심판의 청구
제6절 행정심판의 심리와 재결
제7절 고지제도
제8절 행정심판에 대한 특례절차
제2장 취소소송
제1절 취소소송 일반론, 당사자 등
제2절 취소소송과 소송요건
제3절 처분 등의 존재(대상적격)
제4절 그 밖의 소송요건, 소의 변경 및 소송제기의 효과
제5절 심리와 판결
제6절 행정소송상의 가구제제도
제3장 무효등확인소송, 부작위위법확인소송
제1절 무효등확인소송
제2절 부작위위법확인소송
제4장 당사자소송, 객관소송
제1절 당사자소송
제2절 객관소송




인공지능(AI) 도구 오렌지로 바로 실행하는 피플 애널리틱스



도서명 : 인공지능(AI) 도구 오렌지로 바로 실행하는 피플 애널리틱스
저자/출판사 : 김범열,박철용, 박영스토리
쪽수 : 320쪽
출판일 : 2023-03-20
ISBN : 9791165193843
정가 : 25000

들어가기 전에 ⅱ

사례 데이터 활용 방법 ⅵ

PART 01 인공지능과 HR의 연계:피플 애널리틱스

01 HR 의사결정, 분석이냐 직관이냐? 3

02 왜 지금 피플 애널리틱스인가? 10

03 피플 애널리틱스의 실행 단계 20

PART 02 피플 애널리틱스 실행을 위해알아야 할 것들

01 인공지능은 어떻게 일을 하는가? 31

02 인공지능이 잘 해결할 수 있는 영역은? 40

03 인공지능이 일을 잘했다는 것을 어떻게 알 수 있을까? 46

04 인공지능에서 활용하는 알고리즘은? 54

05 인공지능 모델의 성능을 어떻게 고도화할까? 69

PART 03 AI 도구 오렌지(Orange)를 활용한 분석 실행하기

오렌지 설치하기 83

사례 1 퇴직자 예측: 누가 왜 회사를 떠나는가? 86

사례 2 HR과 조직 성과: HR을 잘하면 성과가 좋을까? 146

사례 3 구성원 개인에게 적합한 교육 과정은? 183

사례 4 우리의 채용 대상자는 누구인가? 219

사례 5 Kaggle Competitions: 타이타닉, 주택 가격 250

PART 04 피플 애널리틱스의 미래 과제

01 데이터와 친해지기 295

02 향후 피플 애널리틱스 실행의 주요 포인트 300

참고 사이트 및 자료 304

사례 데이터 활용 방법

사례에 사용되는 데이터 파일은 출판사 홈페이지(www.pybook.co.kr) 도서자료실에서 다운로드할 수 있다.

사례에 활용할 파일은 사례별 폴더로 나뉘어져 있다. 사례 데이터의 구성은 다음과 같다.

● 사례 1 폴더

train: 퇴직자 파악을 위한 학습 데이터

test: 향후 퇴직자 예측을 위한 테스트 데이터

train_Involvement: 재직자 직무 몰입 분석을 위한 데이터

● 사례 2 폴더

Case2_Analysis_Basic: HRM과 조직 성과 관계 파악을 위한 학습 데이터

Case2_Analysis_Test: HRM을 통한 조직 성과 예측을 위한 테스트 데이터

Case2_Analysis_prediction: 예측치와 실제치의 오차 분석 결과

● 사례 3 폴더

employee_course_ratings: 구성원 ID, 과목 ID, 구성원 평가 점수 등의 데이터

course_names: 과목 ID와 과목명 데이터

employee_names: 구성원 ID, 구성원 이름 데이터

Popular_Course_Deriving: 인기 과목 도출을 위한 코딩 내용

Index_Adjusting: 인덱스 조정을 위한 코딩 내용

● 사례 4 폴더

aug_train: 채용 대상자 파악을 위한 학습 데이터

aug_test: 채용 데이터 예측을 위한 테스트 데이터

● 사례 5 폴더: 1_타이타닉

train: 생존자 파악을 위한 학습 데이터

train_cabin_regroup: train 데이터 중 cabin 변수를 조정한 데이터

test: 생존자 예측 시 활용할 테스트 데이터

test_cabin_regroup: test 데이터 중 cabin 변수를 조정한 데이터

gender_submission: 예측한 결과의 제출 형식을 보여주는 파일

● 사례 5 폴더: 2_주택가격

train: 주택가격 예측을 위한 학습 데이터

train_Modify: train 데이터의 결측값 형식을 바꾼 데이터

test: 주택가격 예측할 때 활용하는 테스트 데이터

test_Modify: test 데이터의 결측값 형식을 바꾼 데이터

sample_submission: 예측한 결과의 제출 형식을 보여주는 파일

data_description: 변수의 의미를 설명하는 텍스트 파일