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