2024 에듀윌 데이터분석 준전문가 2주끝장 - 핵심이론+기출 8회 모의고사

윤소영 (지은이)에듀윌2024-01-10

기출문제를 분석하여 시험에 출제되는 이론만 압축하여 수록하였다. 이론마다 별 표시하여 시험에 자주 출제되는 이론을 확인할 수 있도록 하였고, 개념을 학습한 후 바로 문제에 적용하는 학습으로 이론이 시험에 어떻게 적용되는지 알 수 있도록 하였다.

목차

1과목 데이터 이해

CHAPTER 01 데이터의 이해

001 데이터의 정의 및 유형

002 암묵지와 형식지

003 DIKW 피라미드

004 데이터베이스 이해

005 데이터베이스 용어 BASIC

006 데이터베이스 용어 ADVANCED

007 DBMS(DataBase Management System)

008 데이터베이스 설계

009 시대별 기업 내부 데이터베이스 솔루션

010 분야별 기업 내부 데이터베이스 솔루션

CHAPTER 02 데이터의 가치와 미래

011 빅데이터

012 빅데이터의 출현 배경

013 IoT(Internet of Things)

014 빅데이터의 역할

015 빅데이터의 가치와 영향

016 빅데이터의 활용 기법

017 빅데이터의 위기 요인과 통제 방안

018 개인정보 비식별화 기법

019 빅데이터의 활용 사례, 데이터 분석의 3요소

CHAPTER 03 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

020 빅데이터 분석과 전략 인사이트

021 데이터 사이언스(Data Science)

022 데이터 분석 관련 직무

023 데이터 분석과 인문학

2과목 데이터 분석 기획

CHAPTER 01 데이터 분석 기획의 이해

024 분석 기획이란?

025 목표 시점별 분석 기획 방안

026 분석 기획 시 고려 사항

027 데이터 유형 및 저장 방식028 분석 방법론 개요

029 KDD, CRISP-DM 분석 방법론

030 빅데이터 분석 방법론 개요

031 빅데이터 분석 방법론 ? 분석 기획(Planning)

032 빅데이터 분석 방법론 ? 데이터 준비(Preparing)

033 빅데이터 분석 방법론 ? 데이터 분석(Analyzing)

034 분석 과제 도출 방법

035 하향식 접근 방법의 데이터 기획 단계

036 분석 과제 발굴 ? 상향식 접근 방식

037 분석 프로젝트의 특징 및 특성 관리

CHAPTER 02 데이터 분석 기획의 이해

038 분석 마스터 플랜 & ISP

039 분석 마스터 플랜 수립

040 분석 과제 우선순위 결정

041 이행 계획 수립

042 분석 거버넌스 체계

043 데이터 분석 수준 진단

044 분석 수준 진단 결과

045 데이터 거버넌스 체계 수립

046 데이터 분석을 위한 조직 구조

047 분석 과제 관리 프로세스

3과목 데이터 분석

CHAPTER 01 R 기초와 데이터 마트

048 R의 특징과 데이터 형 종류

049 R의 데이터 형 - 벡터(vector)

050 R의 데이터 형 - matrix, data.frame

051 R 함수 - summary

052 그래프 종류

053 R 언어 관련 출제 빈도가 낮은 문제

054 결측치와 이상값 처리

055 통계 분석 개요

056 척도의 종류

057 집중화 경향 측정

CHAPTER 02 통계 분석

058 확률 기본 용어

059 확률분포

060 이산형 확률분포

061 연속형 확률분포 1

062 연속형 확률분포 2

063 통계적 추론의 분류

064 추정량(Estimator), 추정값(Estimate)

065 통계적 추론 ? 추정(Estimation)

066 통계적 추론-가설검정

067 모수적 추론과 비모수적 추론

068 모수적 추론(Parametic Inference)

069 t-검정 예시

070 비모수적 추론(Non-parametic Inference)

071 회귀 분석(Regression Analysis) 개요

072 회귀 모형의 가정

073 데이터 정규성 검정

074 회귀 분석(Regression Analysis)

075 회귀 모형 해석

076 다중공선성 및 변수 선택법

077 과대적합(Overfitting)과 정칙화(Regularization)

078 회귀모델 평가지표

079 선형회귀 분석 결과 해석

080 데이터 스케일링(Scaling)

081 상관 분석

082 차원 축소

083 주성분 분석(PCA)

084 시계열 자료

085 시계열 모형, 분해 시계열

CHAPTER 03 정형 데이터 마이닝

086 데이터 마이닝

087 모형 평가

088 분류 분석의 종류

089 로지스틱 회귀 분석

090 의사결정나무(Decision Tree) 모형

091 앙상블(Ensemble) 모형

092 K-NN, SVM

093 인공 신경망(ANN) 모형

094 분류 모형 평가 지표 1 - 오분류표

095 분류 모형 평가 지표 2

096 군집 분석 - 계층적 군집

097 군집 분석 - 계층적 군집의 예

098 군집 분석 - 분할적(=비계층적) 군집

099 군집 분석 - 평가, 결과 해석

100 군집 분석 - 자기조직화지도(SOM)

101 연관 분석(Association Analysis)

102 기계 학습과 딥러닝

FINAL! 최종점검 모의고사

2023 기출복원 모의고사

제36회 기출복원 모의고사

제37회 기출복원 모의고사

제38회 기출복원 모의고사

제39회 기출복원 모의고사

기출복원 모의고사

제1회 기출변형 모의고사

제2회 기출변형 모의고사

제3회 기출변형 모의고사

제4회 기출변형 모의고사