■ 기출복원문제
제2회 빅데이터분석기사 실기 기출복원문제
제3회 빅데이터분석기사 실기 기출복원문제
■ 제1과목 빅데이터 분석의 이해
[제1장 빅데이터 분석 기획]
제1절 빅데이터의 이해
제2절 데이터 분석 계획
제3절 데이터 수집 및 저장 계획
[제2장 빅데이터 탐색]
제1절 데이터 전처리
제2절 데이터 탐색
제3절 통계기법 이해
[제3장 빅데이터 모델링]
제1절 분석모형 설계
제2절 분석 기법 적용
[제4장 빅데이터 결과 해석]
제1절 분석모형 평가 및 개선
제2절 분석결과 해석 및 활용
■ 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
■ 유형별 단원종합문제
단답형
작업형 제1유형
작업형 제2유형
■ 합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사
출판사 서평
필기시험의 관문을 뚫고 SD에듀의 <2022 빅데이터분석기사 실기 한권으로 끝내기(필답형+작업형)>을 찾아 주신 독자님께 감사의 마음을 전합니다. 본서는 한국데이터산업진흥원의 출제기준을 100% 반영하였으며, 총 2회분(제2회, 제3회)의 기출복원문제를 수록하였습니다. 2021년 출제경향에 맞추어 이론 내용을 집필하였으므로, 2022년 시험도 거뜬히 합격하실 수 있습니다.
핵심 이론 + 유형별 단원종합문제 + 합격모의고사를 통해 기본기와 문제 풀이 실력을 다지고, 기출복원문제를 통해 실력을 점검할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 코드와 그래프를 ALL COLOR로 구성하여 보다 쉽게, 보다 효과적으로 공부할 수 있도록 하였습니다.
SD에듀는 모든 수험생 여러분들이 합격의 알고리즘으로 빠져들기를 진심으로 기원합니다.
■ 저자 소개
[장희선]
現 평택대학교 융합소프트웨어학과 교수
IAFOR Journal of Education 편집 위원
정보통신기획평가원 주간기술동향 편집 위원
한국융합보안학회 부회장, 이사
경기도, 서울시, 평택시, 한국산업기술진흥원 정보화 자문 위원
前 The State University of New Jersey(Rutgers) 교환 교수
한국과학기술원(KAIST) 산업 및 시스템공학과 공학 박사
한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원
관심분야 : 빅데이터, 인공지능, 스마트 모빌리티, 이동통신 시스템 및 서비스 정보시스템, Mobility Management(위치등록, 핸드오버) 알고리즘 최적화
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