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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 수험서/자격증 > 민간자격 > 데이터분석
· ISBN : 9791192967363
· 쪽수 : 692쪽
· 출판일 : 2026-01-20
책 소개
SECTION 흐름따라 학습하는 이론
- 중요한 개념을 선별하여 효율적인 SECTION 흐름으로 학습
- SECTION별 출제 빈도와 중요도를 통해 빈출 주제 중심으로 학습
비전공자도 이해하기 쉬운 why
- 학습에 들어가기 전 why로 쉽게 그려보는 개념
- 민‘s TIP, 참고, 앗 주의, 용어 콕 등 비전공자도 이해하기 쉬운 부가설명
합격까지 트레이닝, 독보적 총 1,676문항
- BOOK 1 319문항 + BOOK 2 757문항 + APP 전용 600문항
- 최신 기출 복원 8회 + 실전 모의고사 2회 + 기출 변형 모의고사 8회 제공
저자 직강 무료 유튜브 강의
- QR 스캔으로 바로 시청할 수 있는 유튜버 아답터 강의
- 전략적으로 공부하는 과목별 학습 가이드 강의
추가 콘텐츠가 제공되는 편리한 학습 APP
- 교재의 모든 문제를 APP으로 완벽 복습
- 유튜브 강의를 APP으로 바로 재생
목차
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[BOOK 1 이론편]
1과목 데이터 이해
PART 1 데이터의 이해
CHAPTER 1 데이터와 정보
SECTION 01 데이터와 정보
SECTION 02 데이터의 분류와 유형
SECTION 03 암묵지와 형식지
CHAPTER 2 데이터베이스의 정의와 특징
SECTION 01 데이터베이스의 개념과 설계
SECTION 02 데이터베이스 시스템
CHAPTER 3 데이터베이스 활용
SECTION 01 기업 내부와 사회 기반 구조의 데이터베이스
SECTION 02 데이터웨어하우스와 데이터레이크
PART 2 데이터의 가치와 미래
CHAPTER 1 빅데이터의 이해
SECTION 01 빅데이터의 개념과 역사
SECTION 02 빅데이터의 특징과 사회적 변화
SECTION 03 빅데이터 활용 기술
CHAPTER 2 빅데이터의 가치와 영향
SECTION 01 빅데이터 가치와 영향
CHAPTER 3 비즈니스 모델
SECTION 01 빅데이터 활용사례와 분석 기법
CHAPTER 4 위기요인과 통제방안
SECTION 01 위기요인과 통제방안
SECTION 02 데이터 3법과 비식별화
SECTION 03 프라이버시 보호모델
CHAPTER 5 미래의 빅데이터
SECTION 01 미래 빅데이터 활용 위한 3대 요소
PART 3 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
CHAPTER 1 빅데이터분석과 전략 인사이트
SECTION 01 빅데이터 회의론과 전략 인사이트
CHAPTER 2 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량
SECTION 01 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트
SECTION 02 데이터 사이언스의 한계와 인문학
CHAPTER 3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
SECTION 01 데이터 가치 패러다임 변화
2과목 데이터 분석 기획
PART 1 데이터 분석 기획의 이해
CHAPTER 1 분석 기획 방향성 도출
SECTION 01 분석 기획 유형과 방향 설정 기준
CHAPTER 2 분석 방법론
SECTION 01 분석 방법론의 이해와 데이터 분석 모델
SECTION 02 전통적인 데이터 분석 방법론
SECTION 03 빅데이터 분석 방법론
CHAPTER 3 분석과제 발굴
SECTION 01 분석과제의 이해
SECTION 02 하향식 접근법
SECTION 03 상향식 접근법과 혼합 접근법
CHAPTER 4 분석 프로젝트 관리 방안
SECTION 01 분석 프로젝트 관리 방안
PART 2 분석 마스터 플랜
CHAPTER 1 마스터 플랜 수립
SECTION 01 IT 프로젝트와 데이터 분석의 마스터 플랜
SECTION 02 데이터 분석 프로젝트의 우선순위 설정
SECTION 03 데이터 분석 로드맵
CHAPTER 2 분석 거버넌스 체계 수립
SECTION 01 데이터 분석 수준 진단
SECTION 02 데이터 거버넌스
SECTION 03 분석 지원 인프라 및 조직 수립
SECTION 04 분석 과제 관리와 교육 내재화
3과목 데이터 분석
PART 1 R기초와 데이터 마트
CHAPTER 2 R기초
SECTION 01 R 프로그래밍 기초
SECTION 02 데이터 핸들링
CHAPTER 2 데이터 마트
SECTION 01 데이터 마트
SECTION 02 R을 활용한 데이터 마트 개발
CHAPTER 3 결측값 처리와 이상값 검색
SECTION 01 탐색적 데이터 분석
SECTION 02 결측값 처리
SECTION 03 이상값 검색
PART 2 통계학 개론
CHAPTER 1 통계 자료의 척도
SECTION 01 통계 자료의 척도
CHAPTER 2 기초 확률와 통계
SECTION 01 기초 확률의 이해
SECTION 02 기초 통계의 이해
PART 3 기초 통계분석
CHAPTER 1 기술통계
SECTION 01 기초통계량
SECTION 02 그래프 활용 통계분석
CHAPTER 2 추론통계(표본과 분포)
SECTION 01 추론통계의 개념과 표본추출 방법
SECTION 02 확률분포
SECTION 03 표본평균의 분포
SECTION 04 표본분산과 비율의 분포
CHAPTER 3 추론통계(추정)
SECTION 01 점추정
SECTION 02 구간추정
CHAPTER 4 추론통계(검정)
SECTION 01 가설검정
SECTION 02 모수검정과 비모수검정
SECTION 03 가설검정의 절차와 R결과 해석
SECTION 04 적합도, 독립성, 동질성 검정
CHAPTER 5 회귀분석
SECTION 01 회귀분석의 개념과 유형
SECTION 02 회귀모델의 평가방법
SECTION 03 회귀분석의 4가지 가정사항
SECTION 04 다중공선성 문제
SECTION 05 최적의 회귀 방정식 탐색 방법
SECTION 06 회귀 모형의 검정
SECTION 07 확장된 회귀모형 : 규제와 교호작용
SECTION 08 회귀분석의 영향력 진단
SECTION 09 경사하강법
PART 4 다변량 분석
CHAPTER 1 상관관계분석
SECTION 01 상관관계분석
SECTION 02 상관관계의 유형
CHAPTER 2 차원축소기법
SECTION 01 차원축소의 개념과 주요 기법
SECTION 02 주성분분석(PCA)
SECTION 03 주성분분석의 R결과 해석
SECTION 04 다차원척도법(MDS)
PART 5 시계열 예측
CHAPTER 1 시계열분석
SECTION 01 시계열 데이터의 이해
SECTION 02 시계열 패턴 탐색과 분해
SECTION 03 시계열 모형
PART 6 데이터 마이닝 개요
CHAPTER 1 데이터 마이닝
SECTION 01 데이터 마이닝의 이해
SECTION 02 모델 학습과 일반화
SECTION 03 데이터 분할과 교차검증
PART 7 분류분석
CHAPTER 1 로지스틱 회귀분석
SECTION 01 로지스틱 회귀분석의 원리
SECTION 02 로지스틱 회귀분석의 검정
SECTION 03 다항 로지스틱 회귀분석
CHAPTER 2 주요 분류 알고리즘
SECTION 01 K-최근접 이웃 알고리즘(KNN)
SECTION 02 나이브베이즈 분류
SECTION 03 의사결정나무
SECTION 04 서포트벡터머신(SVM)
CHAPTER 3 앙상블
SECTION 01 앙상블의 개요와 보팅(Voting)
SECTION 02 배깅(Bagging)과 랜덤포레스트
SECTION 03 부스팅(Boosting)과 스태킹(Stacking)
CHAPTER 4 인공신경망
SECTION 01 퍼셉트론의 등장과 한계
SECTION 02 다층 퍼셉트론
SECTION 03 역전파 알고리즘과 기울기 소실 문제
SECTION 04 활성함수와 손실함수
SECTION 05 딥러닝의 등장과 최신 기술
SECTION 06 지역 최솟값과 경사하강법 옵티마이저
CHAPTER 5 분류분석 평가지표
SECTION 01 오분류표와 ROC커브
SECTION 02 향상도 차트(Lift Chart)
PART 8 군집분석
CHAPTER 1 계층적 군집분석
SECTION 01 군집분석의 개요와 계층적 군집분석
SECTION 02 군집 간 거리 및 유사도 측정 방식
CHAPTER 2 비계층적 군집분석
SECTION 01 거리/밀도 기반 기법
SECTION 02 기타 비계층적 군집분석 기법
CHAPTER 3 군집분석 평가지표
SECTION 01 군집 내 제곱합과 실루엣 계수
PART 9 연관분석
CHAPTER 1 연관분석
SECTION 01 연관규칙분석의 개념과 지표
SECTION 02 빈발항목 도출 알고리즘
[BOOK 2 문제편]
Ⅰ 유형별 트레이닝
1과목 데이터 이해
PART 01 데이터의 이해
PART 02 데이터의 가치와 미래
PART 03 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
2과목 데이터 분석 기획
PART 01 데이터 분석 기획의 이해
PART 02 분석 마스터 플랜
3과목 데이터 분석
PART 01 R기초와 데이터 마트
PART 02 통계학 개론
PART 03 기초 통계분석
PART 04 다변량 분석
PART 05 시계열 예측
PART 06 데이터 마이닝 개요
PART 07 분류분석
PART 08 군집분석
PART 09 연관분석
Ⅱ 실전 트레이닝
기출 복원 문제
44회 기출 복원 문제
45회 기출 복원 문제
46회 기출 복원 문제
47회 기출 복원 문제
실전 모의고사
제1회 실전 모의고사
제2회 실전 모의고사
