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한국데이터산업진흥원 출제기준 100% 반영. 2021~2023년 총 6회분 기출복원문제 및 해설 수록. 핵심이론 유형별 단원종합문제 기출복원문제 합격모의고사로 이루어진 탄탄한 구성. 2021~2023년 전개년 출제경향분석 수록.
저자: 장희선 (지은이)
1과목 파이썬(Python)과 데이터 분석
제1장 | 파이썬 설치 및 실행
제1절 파이썬 프로그래밍 환경
제2절 코랩(Colab) 사용 방법
제3절 주요 라이브러리
제2장 | 파이썬 기본 문법
제1절 파이썬 기초
제2절 파일 불러오기 및 저장
제3절 데이터 구조
제4절 판다스 라이브러리 활용
제5절 넘파이 라이브러리 활용
제6절 데이터세트
제7절 구조적 프로그래밍
2과목 데이터 수집 및 분석
제1장 | 데이터 수집과 전처리
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
제3절 데이터프레임 분석
제2장 | 기술통계 분석
제1절 기술통계와 빈도분석
제2절 기술통계 분석 기법
제3과목 데이터 모형 구축
제1장 | 상관관계 분석
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
제3절 가설 검정
제4절 비모수 통계
제2장 | 회귀분석
제1절 회귀분석의 이해
제2절 단순 및 다중 회귀분석
제3절 변수 선택 방법
제3장 | 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
제3절 성능분석
제4장 | 의사결정나무
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
제5장 | 인공신경망
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
제6장 | 서포트벡터머신
제1절 SVM의 이해
제2절 SVM 모형
제7장 | 베이지안 기법
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 베이즈 분류 분석 모형
제8장 | 앙상블 분석
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 앙상블 분석 모형
제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석
제1절 군집분석의 이해
제2절 군집분석 모형
제3절 k-NN 분류 분석
제10장 | 연관성 분석
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석 모형
제4과목 추론통계
제1장 | 추론통계의 이해
제1절 추론통계의 개념
제2절 추론통계 기법
제2장 | 가설 검정
제1절 평균차이 분석
제2절 비율차이 분석
제3절 분산분석
제5과목 데이터 모형 평가
제1장 | 분류 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 로지스틱 회귀분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
제2장 | 예측 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 회귀분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
유형별 단원종합문제
작업형 제1유형 | 데이터 전처리
작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형
작업형 제3유형 | 추론통계
기출복원문제
제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제
제6회 기출복원문제
제7회 기출복원문제
합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사
제1장 | 파이썬 설치 및 실행
제1절 파이썬 프로그래밍 환경
제2절 코랩(Colab) 사용 방법
제3절 주요 라이브러리
제2장 | 파이썬 기본 문법
제1절 파이썬 기초
제2절 파일 불러오기 및 저장
제3절 데이터 구조
제4절 판다스 라이브러리 활용
제5절 넘파이 라이브러리 활용
제6절 데이터세트
제7절 구조적 프로그래밍
2과목 데이터 수집 및 분석
제1장 | 데이터 수집과 전처리
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
제3절 데이터프레임 분석
제2장 | 기술통계 분석
제1절 기술통계와 빈도분석
제2절 기술통계 분석 기법
제3과목 데이터 모형 구축
제1장 | 상관관계 분석
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
제3절 가설 검정
제4절 비모수 통계
제2장 | 회귀분석
제1절 회귀분석의 이해
제2절 단순 및 다중 회귀분석
제3절 변수 선택 방법
제3장 | 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
제3절 성능분석
제4장 | 의사결정나무
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
제5장 | 인공신경망
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
제6장 | 서포트벡터머신
제1절 SVM의 이해
제2절 SVM 모형
제7장 | 베이지안 기법
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 베이즈 분류 분석 모형
제8장 | 앙상블 분석
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 앙상블 분석 모형
제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석
제1절 군집분석의 이해
제2절 군집분석 모형
제3절 k-NN 분류 분석
제10장 | 연관성 분석
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석 모형
제4과목 추론통계
제1장 | 추론통계의 이해
제1절 추론통계의 개념
제2절 추론통계 기법
제2장 | 가설 검정
제1절 평균차이 분석
제2절 비율차이 분석
제3절 분산분석
제5과목 데이터 모형 평가
제1장 | 분류 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 로지스틱 회귀분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
제2장 | 예측 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 회귀분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
유형별 단원종합문제
작업형 제1유형 | 데이터 전처리
작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형
작업형 제3유형 | 추론통계
기출복원문제
제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제
제6회 기출복원문제
제7회 기출복원문제
합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사
SD에듀의 최신판 〈2024 빅데이터분석기사 실기(파이썬) 한권으로 끝내기〉를 찾아 주신 독자님께 감사의 마음을 전합니다. 본서는 한국데이터산업진흥원의 출제기준을 100% 반영하였으며, 2021년부터 2023년까지 총 6회분의 전개년 기출문제를 복원하여 실었습니다. 또한, 최신 출제경향을 반영하여 이론을 수록하였으며, 코드와 그래프를 ALL COLOR로 구성하여 보다 편리하게 보실 수 있도록 하였습니다. 핵심이론 유형별 단원종합문제를 통해 이론을 완벽히 다지고, 기출복원문제 합격모의고사를 통해 실전 감각을 키우신다면 2024년 시험에 거뜬히 합격하실 수 있을 것입니다. SD에듀 홈페이지 도서업데이트 게시판을 통해 예제 데이터를 제공하고 있으니 도서 학습에 활용하시기를 바랍니다(https://www.sdedu.co.kr/book/). SD에듀는 모든 수험생 여러분들이 합격의 알고리즘으로 빠져들기를 진심으로 기원합니다.
