ToKL 국어능력인증시험 5회 만에 끝내는 모의고사 또는 2022 빅데이터 분석기사 필기 > NEW도서

ToKL 국어능력인증시험 5회 만에 끝내는 모의고사



도서명 : ToKL 국어능력인증시험 5회 만에 끝내는 모의고사
저자/출판사 : 국어능력인증시험연구회, 시대고시기획
쪽수 : 394쪽
출판일 : 2022-01-05
ISBN : 9791138314022
정가 : 21000

[부록]
어휘·어법 핵심이론

[모의고사]
제1회 모의고사
제2회 모의고사
제3회 모의고사
제4회 모의고사
제5회 모의고사

[정답 및 해설]
제1회 정답 및 해설
제2회 정답 및 해설
제3회 정답 및 해설
제4회 정답 및 해설
제5회 정답 및 해설




2022 빅데이터 분석기사 필기



도서명 : 2022 빅데이터 분석기사 필기
저자/출판사 : 김진화,김명석,박성택,박은미,오명륜,이성원,정재림,신, 광문각
쪽수 : 476쪽
출판일 : 2022-03-15
ISBN : 9788970936888
정가 : 30000

■ 저자소개
■ 머리말
■ 자격시험 안내
■ 이 책의 구성

PART 1 빅데이터 분석 기획

　Chapter 01. 빅데이터의 이해
　　1. 빅데이터의 개요 및 활용
　　　1) 빅데이터의 등장 배경
　　　2) 빅데이터의 활용
　　　3) 빅데이터의 개념
　　　4) 빅데이터 특징
　　　5) 빅데이터 가치
　　　6) 빅데이터 사회·경제적 가치
　　　7) 빅데이터 사회·경제적 의미
　　　8) 빅데이터 가치 측정 이슈
　　　9) 빅데이터 가치 산정 프레임워크
　　　10) 데이터 산업의 이해
　　　11) 빅데이터 조직 및 인력
　　2. 빅데이터 기술 및 제도
　　　1) 빅데이터 플랫폼
　　　2) 빅데이터와 인공지능
　　　3) 개인정보 보호법·제도
　　　4) 개인정보 활용

　Chapter 02. 데이터 분석 계획
　　1. 분석 방안 수립
　　　1) 분석 로드맵 설정
　　　2) 빅데이터 구축 프로세스
　　　3) 분석 문제 정의
　　　4) 데이터 분석 방안
　　2. 분석 작업 계획
　　　1) 데이터 확보 계획
　　　2) 분석 절차 및 작업 계획

　Chapter 03. 데이터 수집 및 저장 계획
　　1. 데이터 수집 및 전환
　　　1) 데이터 수집 절차
　　　2) 주요 수집 기술
　　　3) 데이터 유형 및 속성 파악
　　　4) 데이터 속성 파악
　　　5) 데이터 변환 및 통합
　　　6) 데이터 비식별화
　　　7) 데이터 품질 검증
　　2. 데이터 적재와 저장
　　　1) 데이터 적재
　　　2) 데이터 저장

PART 2 빅데이터 탐색

　Chapter 01. 데이터 전처리
　　1. 데이터 정제
　　　1) 빅데이터 전·후처리
　　　2) 데이터 정제 절차
　　　3) 데이터 결측값(Missing values) 처리
　　　4) 데이터 이상값 처리
　　2. 분석 변수 처리
　　　1) 변수 선택
　　　2) 차원 축소 기법(Dimensionality Reduction)
　　　3) 파생(유도)변수 생성
　　　4) 변수 변환
　　　5) 불균형 데이터 처리

　Chapter 02. 데이터 탐색
　　1. 데이터 탐색 기초
　　　1) 데이터 탐색 개요
　　　2) 상관관계 분석
　　　3) 기초통계량
　　　4) 시각화를 통한 탐색적 자료 분석
　　　5) 다중공선성
　　2. 고급 데이터 탐색
　　　1) 시공간 데이터 탐색
　　　2) 다변량 데이터 탐색
　　　3) 비정형 데이터 탐색

　Chapter 03. 통계 기법의 이해
　　1. 기술통계
　　　1) 데이터 요약
　　　2) 표본추출
　　　3) 확률분포
　　2. 추론통계
　　　1) 추론통계
　　　2) 점추정
　　　3) 구간추정
　　　4) 가설검정

PART 3 빅데이터 모델링

　Chapter 01. 분석 모형 설계
　　1. 분석 절차 수립
　　　1) 분석 모형 선정
　　　2) 분석 모형 정의
　　　3) 분석 모형 구축 절차
　　2. 분석 환경 구축
　　　1) 분석 도구 선정
　　　2) 데이터 분할

　Chapter 02. 분석 기법 적용
　　1. 분석 기법
　　　1) 회귀분석
　　　2) 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
　　　3) 의사결정나무 분석
　　　4) 인공신경망
　　　5) 서포트 벡터 머신
　　　6) 연관관계분석
　　　7) 군집분석(Cluster Analytics)
　　2. 고급 분석 기법
　　　1) 범주형 자료 분석
　　　2) 다변량 분석
　　　3) 시계열 분석
　　　4) 딥러닝 분석

　　　5) 비정형 데이터 분석
　　　6) 소셜 네트워크 분석(social network analysis)
　　　7) 앙상블 분석
　　　8) 비모수 통계(non-parametric statistics)

PART 4 빅데이터 결과 해석

　Chapter 01. 분석 모형 평가 및 개선
　　1. 분석 모형 평가
　　　1) 평가 지표
　　　2) 분석 모형 진단
　　　3) 교차검증
　　　4) 모수 유의성 검정
　　　5) 적합도 검정
　　2. 분석 모형 개선
　　　1) 과대적합 방지
　　　2) 매개변수 최적화
　　　3) 분석 모형 융합
　　　4) 최종 모형 선정

　Chapter 02. 분석 결과 해석 및 활용
　　1. 분석 결과 해석
　　　1) 분석 모형 해석
　　　2) 비즈니스 기여도 평가
　　2. 분석 결과 시각화
　　　1) 시간 시각화
　　　2) 공간 시각화
　　　3) 관계 시각화
　　　4) 비교 시각화
　　　5) 인포그래픽
　　　6) 분석 모형 해석
　　3. 분석 결과 활용
　　　1) 분석 모형 전개
　　　2) 분석 결과 활용 시나리오 개발
　　　3) 분석 모형 모니터링
　　　4) 분석 모형 리모델링

부록
　▣ 실전모의고사 1회
　▣ 실전모의고사 2회
　▣ 실전모의고사 정답 및 해설