도서 특징
▶ 데이터 분석 전문가와 준전문가를 단 한권으로 대비!
▶ 변동된 출제기준을 반영한 핵심 이론
▶ 과목별 적중예상문제 + 출제유형문제 수록
도서 상세 이미지 & 목차
제1편 데이터의 이해
Chapter 1 개 요
01 빅데이터가 화두가 된 배경
02 빅데이터 분석
03 데이터 사이언티스트
04 논란들에 대하여
Chapter 2 데이터 이해
Chapter 3 데이터의 가치와 미래 및 데이터 사이언스의 미래
적중예상문제
제2편 데이터 처리기술 이해
Chapter 1 데이터 처리 프로세스
01 ETL
02 CDC
03 EAI
04 데이터 연계 및 통합기법 요약
05 대용량 비정형 데이터 처리
Chapter 2 데이터 처리기술
01 분산 데이터 저장 기술
02 분산 컴퓨팅 기술
03 클라우드 컴퓨팅 및 가상화
적중예상문제
제3편 데이터 분석 기획
Chapter 1 데이터 분석 기획의 이해
01 분석기회 발굴
02 분석기회 구조화
03 분석방안 구체화
04 분석활용 시나리오 정의
05 분석 정의서 작성
06 전사적 적용 시 고려요소
Chapter 2 분석 마스터 플랜
01 마스터 플랜 수립
02 분석 거버넌스 체계수립
적중예상문제
제4편 데이터 분석
Chapter 1 데이터 분석 개요
01 데이터 분석 프로세스
02 분석 환경 이해 및 기본 사용법
Chapter 2 데이터 마트
01 데이터 변경 및 요약
02 데이터 가공
03 기초 분석 및 데이터 관리
04 Parallel 처리방안
Chapter 3 통계분석
01 통계분석의 이해
02 기초통계분석
03 시계열 분석
04 다차원척도법(Multidimensional Scaling, MDS)
05 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)
Chapter 4 정형 데이터 마이닝
01 개 요
02 분류 분석(Classification)
03 예측 분석(Predicition)
04 군집 분석(Clustering)
05 연관성 분석(Associatopn Analysis)
Chapter 5 비정형 데이터 마이닝
01 텍스트 마이닝
02 Social Network Analysis
적중예상문제
제5편 데이터 시각화
Chapter 1 시각화 인사이트 프로세스 및 디자인
Chapter 2 R을 이용한 시각화 구현
01 ggplot2
02 d3
03 공간분석
04 Shiny
적중예상문제
제6편 [출제유형] 필수예제
1. 객관식
2. 서술형
3. 단답형
4. 실 기
출판사 서평
본서는 한국데이터진흥원에서 주관하는 ADP, ADsP의 합격에 필요한 핵심 내용, 풍부한 예제를 수록하여 최적화한 도서이다. 학습에 비중이 낮은 부분은 과감하게 추려 반드시 알아야 할 부분을 위주로 서술하였으며 풍부한 예제를 통해 합격은 물론 실무에서도 적용가능한 실전감각을 기를 수 있다.
2017년부터 변경되는 출제기준을 반영하였으며, 1편에서 3편까지는 되도록 간략하게 작성해서 핵심만을 제시했다. 제2편은 기술전문가가 아니면 깊이 있고 상세한 내용이 출제되면 응대하기 어려우므로 개념수준으로 대응하는 것이 적합하다. 3편의 방법론은 프로젝트를 통해 많이 접했을 내용으로 개념을 전달할 수준으로 다루었다. 4편부터 나머지 내용은 비중도 높고 해당 분야를 제공하는 저서들이 매우 전문적이므로 시험뿐만 아니라 실전에 도움이 되도록 현실화시켜서 반영하였다.
■ 저자소개
김경태
- The ECG 대표
- 주요분야 : CRM, Data Mining, Big Data AnalyticsInline
- 前 한양대학교 산업공학과 겸임교수
- 前 한국데이터베이스진흥원 빅데이터 아카데미 분석전문가 과정 강사
- 前 Ernst & Young Business Advisory Service Director
- 前 Accenture Manager
- 前 Oracle DW/DBM Principal Consultant
- 30여개 다국적 기업 및 대기업 CRM, 전략, Big Data 분석 프로젝트 수행
관련태그
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제1편 데이터의 이해Chapter 1 개 요01 빅데이터가 화두가 된 배경02 빅데이터 분석03 데이터 사이언티스트04 논란들에 대하여Chapter 2 데이터 이해Chapter 3 데이터의 가치와 미래 및 데이터 사이언스의 미래적중예상문제제2편 데이터 처리기술 이해Chapter 1 데이터 처리 프로세스01 ETL02 CDC03 EAI04 데이터 연계 및 통합기법 요약05 대용량 비정형 데이터 처리Chapter 2 데이터 처리기술01 분산 데이터 저장 기술02 분산 컴퓨팅 기술03 클라우드 컴퓨팅 및 가상화적중예상문제제3편 데이터 분석 기획Chapter 1 데이터 분석 기획의 이해01 분석기회 발굴02 분석기회 구조화03 분석방안 구체화04 분석활용 시나리오 정의05 분석 정의서 작성06 전사적 적용 시 고려요소Chapter 2 분석 마스터 플랜01 마스터 플랜 수립02 분석 거버넌스 체계수립적중예상문제제4편 데이터 분석Chapter 1 데이터 분석 개요01 데이터 분석 프로세스02 분석 환경 이해 및 기본 사용법Chapter 2 데이터 마트01 데이터 변경 및 요약02 데이터 가공03 기초 분석 및 데이터 관리04 Parallel 처리방안Chapter 3 통계분석01 통계분석의 이해02 기초통계분석03 시계열 분석04 다차원척도법(Multidimensional Scaling, MDS)05 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)Chapter 4 정형 데이터 마이닝01 개 요02 분류 분석(Classification)03 예측 분석(Predicition)04 군집 분석(Clustering)05 연관성 분석(Associatopn Analysis)Chapter 5 비정형 데이터 마이닝01 텍스트 마이닝02 Social Network Analysis적중예상문제제5편 데이터 시각화Chapter 1 시각화 인사이트 프로세스 및 디자인Chapter 2 R을 이용한 시각화 구현01 ggplot202 d303 공간분석04 Shiny적중예상문제제6편 [출제유형] 필수예제1. 객관식2. 서술형3. 단답형4. 실 기
