설명
도서정보
본 도서는 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 자격증을 준비하는 수험생들을 위한 도서이다.
2014년 4월 이후 시행된 자격증 시험의 기출문제를 분석하여 문제의 의도와 유형을 파악하여 중요한 내용을 표와 그림을 위주로 R 기초, 데이터 전처리, 통계분석, 시각화, 정형 데이터마이닝, 비정형 데이터마이닝의 내용을 정리하였다.
각 장에는 데이터분석 전문가 자격증 취득을 위한 데이터 전처리에 대한 실무 내용과 통계 및 데이터 마이닝 방법론에 대한 개념을 중점적으로 체크해 주었다. 또한 각 장마다 실습용 R코드를 제공하여 실습과 실전대비를 지원하고 있다. 본 교재는 4회의 모의고사를 수록하여 가상의 시험을 경험과 실제 자격증 시험에 어떤 문제들이 어떤 식으로 나오는지를 확인해 볼 수 있도록 제공하고 있다.
본 도서는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 실기 과목 자격증을 공부하는 모든 예비 전문가들에게 쉽고 빠르게 자격증을 취득할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
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책 본문 구성
1) 자세한 이론설명
시험에 출제되는 핵심 내용을 자세하게 설명하여 효과적인 학습을 돕습니다.
2) 완벽한 실전 대비를 위한 R코드 설명
개념별로 상세하게 제공되는 함수 사용법, 예제, R코드 실행 결과를 통해 ADP실기를 완벽하게 대비할 수 있습니다.
3) 기출 경향을 반영한 모의고사
기출 경향을 반영한 총 4회의 모의고사로 시험 전 최종 점검을 통해 합격에 더욱 가까워 질 수 있습니다.
목차
1과목. R 기초
- 제1장 R 기초
- 제1절 R 프로그래밍 언어
- 제2절 R 설치
- 제2장 R 기본
- 제1절 R 다루기
- 제2절 R 기초 중의 기초
- 제3절 데이터 타입
- 제4절 자주 사용하는 함수
- 제5절 미래의 빅데이터
- 제6절 사용자 정의 함수
2과목. 데이터 전처리
- 제1장 제어문
- 제1절 조건문(if/else, ifelse()) 제2절 반복문(for, while, repeat)
- 제2장 데이터 변환
- 제1절 파생변수 생성
- 제2절 변수 축소
- 제3절 표준화와 정규화
- 제3장 데이터 결합 및 요약
- 제1절 데이터 결합
- 제2절 데이터 요약
- 제3절 apply 계열 함수
- 제4장 패키지를 활용한 데이터 전처리
- 제1절 plyr
- 제2절 dplyr
- 제3절 reshape2
- 제4절 data.table
- 제5장 결측치
- 제1절 결측치 인식
- 제2절 결측치 처리
- 제3절 이상치 인식
- 제6장 날짜 데이터 전처리
- 제1절 날짜 데이터 다루기
3과목. 통계분석
- 제1장 데이터 샘플링
- 제1절 표본추출 방법
- 제2절 R을 이용한 표본 추출
- 제2장 T-검정(T-Test)
- 제1절 일표본 T-검정 제2절 대응표본 T-검정
- 제2절 대응표본 T-검정
- 제3절 독립표본 T-검정
- 제3장 교차분석
- 제1절 교차분석의 개념
- 제2절 적합성 검정
- 제3절 독립성 검정
- 제4절 동질성 검정
- 제4장 분산분석(ANOVA)
- 제1절 일원배치 분산분석
- 제2절 이원배치 분산분석
- 제5장 상관분석
- 제1절 상관분석 개념
- 상관분석의 유형
- 상관계수 검정
- 제6장 회귀분석
- 제1절 회귀분석 개념
- 제2절 단순선형회귀분석
- 제3절 다중선형회귀분석
4과목. 시각화
- 제1장 산점도
- 제1절 산점도란?
- 제2절 plot 함수의 옵션
- 제3절 그래프 서식
- 제2장 그래프
- 제1절 점 그래프
- 제2절 선 그래프
- 제3절 막대 그래프
- 제4절 히스토그램
- 제5절 파이 차트
- 제6절 산점도 행렬
5과목. 정형 데이터마이닝
- 제1장 데이터 분할과 성과분석
- 제1절 데이터 분할
- 제2절 plot 함수의 옵션
- 제3절 그래프 서식
- 제2장 분류분석
- 제1절 로지스틱 회귀분석
- 제2절 의사결정나무
- 제3절 앙상블 기법
- 제4절 SVM(Support Vector Machine)
- 제5절 나이브 베이즈 분류(Naive Bayesian classification)
- 제6절 K-NN(K-Nearest Neighbor)
- 제7절 인공신경망 모형
- 제2장 분류분석
- 제1절 로지스틱 회귀분석
- 제2절 의사결정나무
- 제3절 앙상블 기법
- 제4절 SVM(Support Vector Machine)
- 제5절 나이브 베이즈 분류(Naive Bayesian classification)
- 제6절 K-NN(K-Nearest Neighbor)
- 제7절 인공신경망 모형
- 제4장 연관분석
- 제1절 연관규칙
6과목. 비정형 데이터마이닝
- 제1장 텍스트 마이닝
- 제1절 데이터 전처리
- 제2절 Term-DocumentMatrix
모의고사
- 1회 모의고사
- 2회 모의고사
- 3회 모의고사
- 4회 모의고사
저자소개
윤종식 박사 | 교수
- ㈜데이터에듀 대표 / DataEDU대표강사
- 前 동국대 응용통계학과 겸임교수
주요 학력/경력
- - 2008 : 동국대학교 산업공학박사
- - 2004~2005 : 한국정보통신(주) 팀장
- - 2007~2014년 : (주)NICED&B 솔루션 사업실 실장
주요활동
- - 빅데이터활용창업강좌 및 멘토링 (동국대, 부산대, 동아대, 경성대)
- - 빅데이터전문가협회 정회원
- - 중소기업청, 창조경제타운 심사평가단 및 멘토
- - 빅데이터 및 데이터분석프로젝트 (외환은행, 신한은행, 현대캐피탈 외 다수)
- - 빅데이터기업특강 (LG-CNS, 삼성SDS, 삼성전자, POSCOENC, 아모레퍼시픽 외 다수)
배송관련
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