2023 빅데이터분석기사 실기 한권으로 끝내기

■ 신유형 잡기
추론통계 분석

■ 유형별 단원종합문제
작업형 제1유형
작업형 제2유형
작업형 제3유형

■ 제1과목 기출복원문제
제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제

■ 제2과목 R과 데이터 분석
[제1장 R 설치 및 실행]
제1절 R 설치 방법
제2절 R 실행 및 패키지

[제2장 R 기본 문법]
제1절 R 기초
제2절 데이터 구조

■ 제3과목 데이터 수집 및 분석
[제1장 데이터 수집과 전처리]
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리

[제2장 기술통계 분석]
제1절 기술통계와 빈도 분석
제2절 기술통계 기법

■ 제4과목 데이터 모형 구축
[제1장 상관관계 분석]
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수

[제2장 회귀 분석]
제1절 회귀 분석의 이해
제2절 단순 및 다중회귀 분석
제3절 변수선택 방법

[제3장 로지스틱 회귀 분석]
제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형

[제4장 의사결정나무]
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형

[제5장 인공신경망]
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형

[제6장 서포트벡터머신]
제1절 서포트벡터머신의 이해
제2절 서포트벡터머신 모형

[제7장 베이지안 기법]
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 단순 베이즈 분류 분석

[제8장 앙상블 분석]
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 배깅 및 부스팅
제3절 랜덤포레스트

■ 제5과목 데이터 모형 평가
[제1장 분류 분석모형 평가]
제1절 평가 지표
제2절 로지스틱 회귀 분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법(단순 베이즈 분류 분석)
제5절 앙상블 분석

[제2장 예측 분석모형 평가]
제1절 평가 지표
제2절 회귀 분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
제5절 이항형 변수 예측

■ 합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사