신입사원 비법서 또는 2023 최적합 빅데이터분석기사 실기 > NEW도서

신입사원 비법서



도서명 : 신입사원 비법서
저자/출판사 : 임영균, 시대인
쪽수 : 272쪽
출판일 : 2022-12-15
ISBN : 9791138338301
정가 : 15000

프롤로그

비법 1 프로 일잘러
Why가 그토록 중요한 Why
- What이 아닌 Why 사고로 전환하자
드래프트 비어만큼 시원한 일처리 방법
- ‘제로’ 드래프트로 ‘제대로’ 일해보자
*신입사원에게 필요한 MSG 1
상사의 ‘알아서’ 융단폭격을 피하는 방법
- 상사의 ‘알아서’에 ‘알아서’ 대처해 보자
작은 회 한 점이 먹기에도 좋다
- 미친 실행력의 비밀
상사의 택배를 기다리게 하지는 말자
- 중간 보고는 안전벨트이자 생명벨트다
*신입사원에게 필요한 MSG 2
현상이 아니라 본질을 봐야 썩은 사과가 열리지 않는다
- 원인 분석으로 문제 해결력 키우기
압정 사고로 날카롭게 파고들어 보자
- 통합적 사고 : MECE, 5Why, 로직 트리
악마는 디테일에 있다
- 디테일의 차이가 실력의 차이
기록은 기억을 지배하고, 행동을 부른다
- 기록, 하루를 꽉 채우는 힘
*신입사원에게 필요한 MSG 3
소소한 시간을 쌓으면 의미가 만들어진다
- 우습게 보지 마라, 5분의 힘

비법 2 프로 글잘러
4가지 없는 보고서는 이제 그만
- 좋은 보고서의 조건과 보고서 작성 원칙
내가 말하고 싶은 순서가 아니라, 상대방이 궁금한 순서로
- 보고서의 연결된 흐름을 관리하자
*신입사원에게 필요한 MSG 4
잘 쓴 제목 하나 열 내용 안 부럽다
- 강력한 마지막 한방, 보고서의 제목
생각이 많은 것은 득인데, 정리가 안 되면 독이다
- 낱개가 아닌 덩어리로, 구조화 표현
키워드냐 문장이냐 그것이 문제로다
- 구조화 표현의 두 가지 방법
상사의 인지적 구두쇠 성향을 타파하자
- 3의 법칙과 브랜딩 표현
*신입사원에게 필요한 MSG 5
좌뇌가 아닌 우뇌를 공략하자
- 보고서의 시각적 표현, 도해화
데이터 자체가 아니라 데이터의 의미를 보여주자
- 데이터 시각화 방법
지식의 저주에 걸리면 상사의 저주를 피할 수 없다
- 문장은 명확하고 구체적으로 써라
끝날 때까지 끝난 게 아니다
- 보고서 검토 및 수정의 기술
*신입사원에게 필요한 MSG 6

비법 3 프로 말잘러
현기증 나지 않게 결론부터
- PREP으로 상대방을 배려한 보고를 하자
상대방 뇌에 꽂히게 말해보자
- 숫자, 비교, 치환의 기술
내가 설득되지 않으면, 그 누구도 설득할 수 없다
- 보고의 순간 ‘같아요’는 넣어두자
문제가 문제가 아니라, 문제만 이야기하는 것이 문제
- 문제에는 해결책을 붙여서 보고하자
*신입사원에게 필요한 MSG 7
당연하다고 착각하는 순간 권리가 된다
- 고맙다는 말을 아끼면, 고마운 사람을 잃고 산다
사과는 생각보다 향기롭다
- 자존심 세우면서 사과하는 방법은 없다
호감 가는 말투, 비호감 가는 말투
- 달콤하고 달달하게, 배려하는 말하기 3대장
*신입사원에게 필요한 MSG 8
말에도 시동 걸고 시작하자
- 정리하면서 말하는 습관, 연결어 사용하기
거절에도 수준이 있다
- 현명하게 No라고 말하는 방법
*신입사원에게 필요한 MSG 9
뿌리가 좋아야 좋은 열매가 열린다
- 직장 내 관계에 필요한 세 가지 태도

에필로그




2023 최적합 빅데이터분석기사 실기



도서명 : 2023 최적합 빅데이터분석기사 실기
저자/출판사 : 김민지, 성안당
쪽수 : 352쪽
출판일 : 2023-03-08
ISBN : 9788931559071
정가 : 28000

PART 01. 빅데이터분석기사 실기 필답형 대비
SECTION 01. 빅데이터 분석 기획
Chapter 1. 빅데이터의 이해
1. 빅데이터 개요 및 활용
2. 빅데이터 기술 및 제도
3. 개인정보보호법 및 제도
4. 개인정보 비식별화

Chapter 2. 데이터 분석 계획
1. 데이터 분석 방안 수립

Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획
1. 데이터 수집

SECTION 02. 빅데이터 탐색
Chapter 1. 데이터 전처리
1. 데이터 전처리 및 데이터 정제
2. 데이터 결측값 및 이상값
3. 변수 선택 및 변수 추출
4. 파생변수 및 변수 변환
5. 불균형 데이터 처리

Chapter 2. 데이터 탐색
1. 데이터 탐색 개요
2. 통계
3. 확률

SECTION 03. 빅데이터 모델링
Chapter 1. 분석 모형 설계
1. 데이터 분석 모형

Chapter 2 분석 기법 적용
1. 분석 기법
2. 고급 분석기법

SECTION 04. 빅데이터 결과 해석
Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선
1. 분석 모형 평가
2. 교차 검증
3. 과대적합 방지
4. 매개변수 최적화

Chapter 2. 분석 결과 해석 및 활용
1. 분석 결과 해석
2. 분석 결과 시각화
3. 분석 결과 활용

PART 02. 빅데이터분석기사 실기 작업형 대비
SECTION 01. 파이썬 데이터 분석-입문
Chapter 1. 파이썬 기초
1. 파이썬과 구글 코랩
2. 파이썬 기초 문법

Chapter 2. 데이터 분석 필수 라이브러리
1. 데이터 분석 필수 라이브러리

Chapter 3. 데이터 전처리
1. 데이터 전처리

SECTION 02. 파이썬 데이터 분석-중급
1. 모델링 기초
2. 지도학습 모형
3. 비지도 학습 모형

PART 03. 빅데이터분석기사 실기 기출복원문제
- 2021년 제3회 기출복원문제
- 2022년 제4회 기출복원문제