목차 일부
01 과목 : 데이터 이해
01장 데이터의 이해
01 데이터와 정보 = 5
1. 데이터의 정의 = 5
2. 데이터와 정보 = 8
핵심문제 = 9
02 데이터베이스 = 10
1. 데이터베이스 개요 = 10
2. 데이터베이스 활용 = 12
핵심문제 = 20
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목차 전체
01 과목 : 데이터 이해
01장 데이터의 이해
01 데이터와 정보 = 5
1. 데이터의 정의 = 5
2. 데이터와 정보 = 8
핵심문제 = 9
02 데이터베이스 = 10
1. 데이터베이스 개요 = 10
2. 데이터베이스 활용 = 12
핵심문제 = 20
02장 데이터의 가치와 미래
01 빅데이터의 이해 = 23
1. 빅데이터의 이해 = 23
2. 빅데이터 출현 배경 = 25
핵심문제 = 28
02 데이터의 가치와 미래 = 29
1. 빅데이터의 가치와 영향 = 29
2. 빅데이터와 비즈니스 모델 = 30
3. 빅데이터의 위기 요인과 통제 방안 = 34
핵심문제 = 36
03 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 = 39
1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 = 39
2. 전략 인사이트 도출을 위해 필요한 역량 = 42
3. 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 = 46
핵심문제 = 48
기출유형문제 = 53
예상문제 = 58
02 과목 : 데이터 분석 기획
01장 데이터 분석 기획의 이해
01 분석 기획과 분석 방법론 = 69
1. 분석 기획 = 69
2. 분석 방법론 개요 = 71
3. 전통적인 분석 방법론 두 가지 = 74
4. 빅데이터 분석 방법론 = 76
핵심문제 = 83
02 분석 과제 발굴 = 86
1. 분석 과제 발굴 개요 = 86
2. 하향식 접근법 = 89
3. 상향식 접근법 = 95
핵심문제 = 99
03 분석 프로젝트 관리 방안 = 100
1. 분석 프로젝트 관리 개요 = 100
2. 분석 과제 관리 방안 = 101
핵심문제 = 103
02장 분석 마스터플랜
01 마스터플랜 수립 = 105
1. 마스터플랜 수립 = 105
2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 = 106
3. 이행 계획 수립 = 109
핵심문제 = 111
02 분석 거버넌스 체계 수립 = 112
1. 거버넌스 체계 개요 = 112
2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단 = 113
3. 분석 지원 인프라 방안 수립 = 115
4. 데이터 거버넌스 체계 수립 = 116
5. 데이터 조직 및 인력방안 수립 = 119
6. 분석 과제 관리 프로세스 수립 = 120
7. 분석 교육 및 변화관리 = 121
핵심문제 = 123
기출유형문제 = 125
예상문제 = 130
03 과목 : 데이터 분석
01장 R 기초와 데이터 마트
01 R 기초 = 141
1. R 설치 및 기본 사용법 = 141
2. R 기본 문법 = 149
핵심문제 = 168
02 데이터 마트 = 171
1. 데이터 마트의 이해 = 171
2. 데이터 마트 개발을 위한 R 패키지 활용 = 172
핵심문제 = 177
03 데이터 탐색 = 178
1. 탐색적 데이터 분석(EDA) = 178
2. 결측값 = 179
3. 이상값 = 183
핵심문제 = 185
02장 통계 분석
01 통계의 이해 = 188
1. 통계 개요 = 188
2. 확률과 확률분포 = 194
3. 추정과 가설검정 = 205
핵심문제 = 210
02 기초통계 = 213
1. t-검정 = 213
2. 분산 분석(ANOVA) = 217
3. 교차분석 = 221
4. 상관분석 = 223
핵심문제 = 226
03 회귀분석 = 228
1. 회귀분석 개요 = 228
2. 단순선형회귀분석 = 232
3. 다중선형회귀분석 = 243
4. 최적 회귀방정식 = 246
5. 고급 회귀분석 = 254
핵심문제 = 258
04 다변량 분석 = 260
1. 다차원 척도법 = 260
2. 주성분분석(PCA) = 262
핵심문제 = 267
05 시계열 분석 = 268
1. 시계열 분석 개요 = 268
2. 시계열 모형 = 273
핵심문제 = 280
03장 정형 데이터 마이닝
01 데이터 마이닝 = 282
1. 데이터 마이닝 개요 = 282
2. 데이터 분할 = 286
핵심문제 = 290
02 분류분석 = 291
1. 로지스틱 회귀분석 = 291
2. 의사결정나무 = 297
3. 앙상블분석 = 303
4. 인공신경망 분석 = 308
5. 나이브베이즈 분류 = 315
6. k-NN 알고리즘 = 316
7. 서포트벡터머신 = 317
8. 분류 모형 성과 평가 = 318
핵심문제 = 324
03 군집분석 = 327
1. 군집분석 = 327
2. 계층적 군집분석 = 331
3. 혼합 분포 군집 = 339
4. 자기조직화지도(SOM) = 342
핵심문제 = 347
04 연관분석 = 350
1. 연관분석의 개요 및 측도 = 350
2. 연관분석의 알고리즘과 특징 = 353
핵심문제 = 356
기출유형문제 = 357
예상문제 = 368
핵심 서브노트 주관식 110제 = 394
모의고사 = 412
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