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2025 이기적 빅데이터분석기사 실기 Python

2025 이기적 빅데이터분석기사 실기 Python

(최신 기출문제 수록 + 동영상 강의 무료 제공)

이삭, 김상돈 (지은이)
영진.com(영진닷컴)
32,000원

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2025 이기적 빅데이터분석기사 실기 Python
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 2025 이기적 빅데이터분석기사 실기 Python (최신 기출문제 수록 + 동영상 강의 무료 제공)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 활용능력 > 신규 자격증/자격증 기타
· ISBN : 9788931477191
· 쪽수 : 576쪽
· 출판일 : 2025-04-11

책 소개

데이터산업진흥원의 최신 출제기준을 적용하였으며, 빅데이터분석기사 실기 시험의 최신 경향을 철저히 분석하고 설명한 완벽 대비서이다. 꼼꼼한 기초 이론과 코드 설명으로 비전공자, 입문자도 혼자 학습할 수 있도록 안내하고 있으며, 최신 기출문제를 수록하여 실전에 철저히 대비할 수 있도록 하였다.

목차

PART 01 Python 기초와 데이터 구조
SECTION 01 변수와 연산
SECTION 02 데이터 타입의 이해
01 Python의 데이터 타입
02 데이터 타입 변환하기
03 자료형별 메서드 요약
SECTION 03 NumPy와 벡터
01 NumPy 라이브러리
02 NumPy와 배열
03 NumPy 벡터 슬라이싱(Slicing)
04 NumPy 벡터 활용
연습문제
SECTION 04 NumPy 행렬과 배열
연습문제
SECTION 05 리스트
01 리스트(List)
02 리스트 심화
SECTION 06 함수
01 사용자 정의 함수
02 조건문과 반복문
03 함수와 환경

PART 02 데이터 처리
SECTION 01 Pandas 라이브러리
01 Pandas와 데이터 프레임
02 Pandas의 메서드
연습문제
SECTION 02 Pandas를 활용한 날짜, 문자열 처리
연습문제
SECTION 03 scikit-learn을 활용한 데이터 전처리
01 데이터 전처리 개요
02 결측치 처리
03 범주형 변수 처리
04 변수 변환 및 스케일링
05 차원 축소와 데이터 누수 방지

PART 03 머신러닝과 모델링
SECTION 01 scikit-learn을 활용한 모델 평가 & 파라미터 튜닝
SECTION 02 scikit-learn을 활용한 회귀 모델 적합
01 회귀 분석의 기본
02 회귀 분석 알고리즘
03 앙상블 학습
04 고급 회귀 기법(SVR, Support Vector Regression)
05 모범 답안 작성 예시
SECTION 03 scikit-learn을 활용한 분류 모델 적합
01 분류 모델 평가 및 지표
02 분류 알고리즘
03 앙상블 학습
04 고급 분류 기법(SVM, Support Vector Machine)
05 모범 답안 작성 예시
SECTION 04 scikit-learn을 활용한 군집분석 수행
01 군집분석 준비
02 군집분석 기법

PART 04 통계와 확률
SECTION 01 기초 통계 & 확률의 이해
01 표본 추출
02 통계적 용어 정리
03 확률 계산 과정의 이해
04 확률변수의 편리성
SECTION 02 확률분포 다루기
01 SciPy 라이브러리와 분포 함수
02 이산 확률분포
03 연속 확률분포

PART 05 통계적 추정과 검정
SECTION 01 통계적 추정과 가설 검정
01 구간 추정
02 통계적 검정
03 검정통계량
SECTION 02 t-검정과 분산 비교
01 t-검정의 자료형
02 t-검정의 종류
03 데이터 분석에서 t-검정 적용
04 Python에서 t-검정 수행
05 t-검정 종류에 따른 검정통계량
06 두 그룹의 분산이 같음을 체크하는 방법
SECTION 03 데이터가 분포를 따르는지 확인하는 방법
01 다섯 숫자 요약과 IQR
02 Quantile-Quantile plot
03 Shapiro-Wilk 검정
04 앤더슨-달링(Anderson-Darling) 검정
05 카이제곱 검정
SECTION 04 분산 분석
01 분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance)
02 일원 분산 분석(One-way ANOVA)
03 가정 체크와 사후 검정
SECTION 05 비모수 검정
01 비모수 검정
02 비모수 분산 검정(Levene test)
03 1 표본 부호 검정(Sign test)

PART 06 선형 모형
SECTION 01 선형 회귀 분석
01 상관계수(Correlation Coefficient)
02 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
03 모델 평가
04 예측
연습문제
SECTION 02 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression)
01 로지스틱 회귀 기본 개념
02 로지스틱 회귀계수 예측과 해석
03 로지스틱 회귀 분석 과정
연습문제

PART 07 최신 기출문제
기출문제 제9회(2024-11-30 시행)
기출문제 제8회(2024-06-22 시행)
기출문제 제7회(2023-12-02 시행)
기출문제 제6회(2023-06-24 시행)
기출문제 제5회(2022-12-03 시행)
기출문제 제4회(2022-06-25 시행)
기출문제 제3회(2021-12-04 시행)
기출문제 정답 & 해설

저자소개

이삭 (지은이)    정보 더보기
통계학을 전공하고, 유튜브 ‘슬기로운 통계생활’ 채널을 운영하며 지식 크리에이터로 활동하고 있다. 여러 대학과 기업에서 데이터 분석, 응용통계, 머신러닝 강의를 진행해 왔으며, 온·오프라인을 넘나들며 학생들을 가르치고 있다. 현재 ‘슬기로운 통계생활’의 대표로서, 데이터분석전문가(ADP) 자격증 강의를 운영하며 데이터 분석 공부를 어려워하는 학습자들을 돕는 보람과 즐거움으로 사는 중이다.
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김상돈 (지은이)    정보 더보기
통계학을 전공하고, 컨설팅 회사에서 데이터 분석가로 근무하며 제조 공정 개선 컨설팅을 수행했다. 지난 3년간 데이터분석전문가(ADP) 자격증 대비 머신러닝 강의를 운영하며 다수의 합격자를 배출했으며, 현재는 ‘슬기로운 통계생활’에서 데이터 분석 강사로 활동하고 있다.
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