2022 빅데이터 분석기사 필기 (핵심포인트로 잡아내는)

2022 빅데이터 분석기사 필기 (핵심포인트로 잡아내는)

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Description
합격자가 선택한 개념원리가 쉬운, 최단기 학습서!
비전공자 합격을 위한 핵심 이론서!
기술의 발전은 많은 것을 변화시켰고, 그중에서 우리는 4차 산업혁명 시대에 살고 있다. 4차 산업혁명 시대에는 인공지능(AI), 빅데이터(Bigdata), 클라우드(Cloud), IoT(사물인터넷), Network, 모바일 등이 중요한 핵심으로 자리 잡고 있다.

4차 산업혁명의 핵심 기반은 데이터이며, 이러한 데이터들을 수집하고, 정제 및 분석을 하여 실무와 비즈니스에 활용을 하는 기업과 기관들이 늘어나기 시작하면서, 빅데이터 분석과 활용에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다.

이러한 상황에 발맞춰 대용량 데이터에서 유의미한 정보를 찾고, 분석하여 결과를 예측하는 역량을 가진 빅데이터 분석 전문 인력의 필요성은 더욱 증가하고 있다.

빅데이터 분석기사는 데이터 전문 인력의 높은 수요를 기반으로 전문 인력의 빅데이터 수집·저장·처리·분석·시각화와 관련된 실무적인 능력을 체계적으로 검증하기 위한 국가기술자격이다.

전 세계적으로 빅데이터가 미래 성장 동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업 투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략 분야로 부상하고 있다. 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정이다. 이에 정부 차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편이다.

본 교재는 빅데이터 분석기사 시험을 대비하기 위해 7명의 공동 집필진이 빅데이터 분석기사 이론 출제 과목(빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석) 기준에 맞게 수많은 빅데이터 관련 도서, 기출문제 분석과 관련 지식을 기반으로 집필하였다.

교재의 객관성 및 정확성을 높이기 위해서 한 명의 전문가가 아닌 출제 과목에 해당하는 분야 전문가들을 중심으로 집필하였고, 관련 분야 전문가 그룹을 대상으로 본 교재에 대한 검수를 추가적으로 진행하였다.

또한, 수험자들이 쉽고 효율적으로 공부할 수 있도록 출제기준에 맞춰 단원을 구성하고, 체계적인 이론 내용과 함께 실무적인 부분도 함께 작성하였다.

수험자들이 이 교재를 통해서 ‘빅데이터 분석기사’ 자격을 취득하여 디지털 트랜스포메이션 시대의 핵심 인력으로서 각 분야에서 활약할 수 있기를 기원한다.
저자

김진화

서강대학교경영학과(경영전문대학원)교수
한국지능정보시스템학회회장
국제미래학회미래경영예측위원장
데이터사이언스&아트포럼회장
한국빅데이터학회부회장
대한산업경영학회부회장

목차

■저자소개
■머리말
■자격시험안내
■이책의구성

PART1빅데이터분석기획

 Chapter01.빅데이터의이해
  1.빅데이터의개요및활용
   1)빅데이터의등장배경
   2)빅데이터의활용
   3)빅데이터의개념
   4)빅데이터특징
   5)빅데이터가치
   6)빅데이터사회·경제적가치
   7)빅데이터사회·경제적의미
   8)빅데이터가치측정이슈
   9)빅데이터가치산정프레임워크
   10)데이터산업의이해
   11)빅데이터조직및인력
  2.빅데이터기술및제도
   1)빅데이터플랫폼
   2)빅데이터와인공지능
   3)개인정보보호법·제도
   4)개인정보활용

 Chapter02.데이터분석계획
  1.분석방안수립
   1)분석로드맵설정
   2)빅데이터구축프로세스
   3)분석문제정의
   4)데이터분석방안
  2.분석작업계획
   1)데이터확보계획
   2)분석절차및작업계획

 Chapter03.데이터수집및저장계획
  1.데이터수집및전환
   1)데이터수집절차
   2)주요수집기술
   3)데이터유형및속성파악
   4)데이터속성파악
   5)데이터변환및통합
   6)데이터비식별화
   7)데이터품질검증
  2.데이터적재와저장
   1)데이터적재
   2)데이터저장

PART2빅데이터탐색

 Chapter01.데이터전처리
  1.데이터정제
   1)빅데이터전·후처리
   2)데이터정제절차
   3)데이터결측값(Missingvalues)처리
   4)데이터이상값처리
  2.분석변수처리
   1)변수선택
   2)차원축소기법(DimensionalityReduction)
   3)파생(유도)변수생성
   4)변수변환
   5)불균형데이터처리

 Chapter02.데이터탐색
  1.데이터탐색기초
   1)데이터탐색개요
   2)상관관계분석
   3)기초통계량
   4)시각화를통한탐색적자료분석
   5)다중공선성
  2.고급데이터탐색
   1)시공간데이터탐색
   2)다변량데이터탐색
   3)비정형데이터탐색

 Chapter03.통계기법의이해
  1.기술통계
   1)데이터요약
   2)표본추출
   3)확률분포
  2.추론통계
   1)추론통계
   2)점추정
   3)구간추정
   4)가설검정

PART3빅데이터모델링

 Chapter01.분석모형설계
  1.분석절차수립
   1)분석모형선정
   2)분석모형정의
   3)분석모형구축절차
  2.분석환경구축
   1)분석도구선정
   2)데이터분할

 Chapter02.분석기법적용
  1.분석기법
   1)회귀분석
   2)로지스틱회귀분석(LogisticRegression)
   3)의사결정나무분석
   4)인공신경망
   5)서포트벡터머신
   6)연관관계분석
   7)군집분석(ClusterAnalytics)
  2.고급분석기법
   1)범주형자료분석
   2)다변량분석
   3)시계열분석
   4)딥러닝분석

   5)비정형데이터분석
   6)소셜네트워크분석(socialnetworkanalysis)
   7)앙상블분석
   8)비모수통계(non-parametricstatistics)

PART4빅데이터결과해석

 Chapter01.분석모형평가및개선
  1.분석모형평가
   1)평가지표
   2)분석모형진단
   3)교차검증
   4)모수유의성검정
   5)적합도검정
  2.분석모형개선
   1)과대적합방지
   2)매개변수최적화
   3)분석모형융합
   4)최종모형선정

 Chapter02.분석결과해석및활용
  1.분석결과해석
   1)분석모형해석
   2)비즈니스기여도평가
  2.분석결과시각화
   1)시간시각화
   2)공간시각화
   3)관계시각화
   4)비교시각화
   5)인포그래픽
   6)분석모형해석
  3.분석결과활용
   1)분석모형전개
   2)분석결과활용시나리오개발
   3)분석모형모니터링
   4)분석모형리모델링

부록
 ▣실전모의고사1회
 ▣실전모의고사2회
 ▣실전모의고사정답및해설