파이썬 한권으로 끝내기 : 데이터분석전문가(ADP) + 빅데이터분석기사 실기대비 - 국가공인/국가기술 자격, 파이썬의 기초부터 심화까지 모두 잡는 핵심요약, 실제출제경향을 반영한 기출동형 모의고사 5회분

데싸라면,빨간색 물고기,자투리코드 (지은이)시대고시기획

2023-06-15

■ 한 권으로 데이터분석전문가는 물론 빅데이터분석기사 취득까지 한 번에!

■ 초보자도 쉽게 코드를 읽을 수 있는 ALL COLOR 구성!

■ 파이썬의 기초부터 심화까지 모두 잡는 핵심요약!

■ 데이터분석전문가·빅데이터분석기사 실제 합격자인 저자의 실전 Tip!

■ 최신 출제경향을 담은 기출동형 모의고사 5회분!

목차

■ 제1장 시험소개 및 환경구성

제1절 데이터분석 자격시험 소개

제2절 분석환경 설정하기

■ 제2장 데이터 핸들링

제1절 판다스 데이터 구조

제2절 DataFrame 기본

제3절 row/column 선택·추가·삭제

제4절 조건에 맞는 데이터 탐색 및 수정

제5절 데이터 정렬

제6절 데이터 결합

제7절 데이터 요약

제8절 데이터 재구조화

제9절 데이터프레임에 함수 적용하기

제10절 문자열 데이터 변환하기

제11절 날짜 데이터 핸들링

■ 제3장 EDA와 시각화

제1절 EDA의 의미

제2절 막대그래프와 히스토그램

제3절 상자 그림(Box Plot)

제4절 산점도(Scatter Plot)

제5절 선 그래프

제6절 상관관계 시각화

제7절 Pandas Profiling

■ 제4장 데이터 전처리

제1절 데이터 전처리의 의미

제2절 이상치 확인 및 정제

제3절 범주형 변수 처리

제4절 데이터 분할

제5절 데이터 스케일링

제6절 차원 축소

제7절 데이터 불균형 문제 처리

■ 제5장 머신러닝 프로세스

제1절 머신러닝의 의미

제2절 머신러닝 분석 프로세스 설명

제3절 성능평가 기법

제4절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 회귀분석

제5절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 분류분석

■ 제6장 머신러닝 - 지도학습

제1절 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)

제2절 다항 회귀(Polynomial Regression)

제3절 다중 회귀(Multiple Regression)

제4절 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

제5절 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)

제6절 K-최근접 이웃(KNN)

제7절 의사결정나무(Decision Tree)

제8절 앙상블(Ensemble)

제9절 나이브베이즈(Naive Bayes) 분류

■ 제7장 통계분석

제1절 통계분석 프로세스

제2절 t-test

제3절 분산분석(ANOVA)

제4절 교차분석(카이제곱 검정)

제5절 선형 회귀분석

제6절 군집분석

제7절 연관분석

제8절 시계열분석

■ 최신 기출동형 모의고사

제1회 기출동형 모의고사

제2회 기출동형 모의고사

제3회 기출동형 모의고사

제4회 기출동형 모의고사

제5회 기출동형 모의고사