도서명 | 최적합 빅데이터 분석기사 필기(2021) |
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저자 | 김진화 , 박성택 , 오명륜 , 이성원 , 신지아 |
출판사 | 성안당 |
ISBN | 9788931556476 (8931556470) |
쪽수 | 384 |
출간일 | 2020-09-25 |
사이즈 | 190 * 261 * 26 mm /987g |
목차 또는 책소개 | PART 1. 빅데이터 분석 기획 Chapter 1. 빅데이터의 이해 1. 빅데이터의 개요 및 활용 - 빅데이터의 등장 배경 - 빅데이터의 개념 - 빅데이터의 특징 - 빅데이터의 가치 - 가치 측정 이슈 - 빅데이터 가치 산정 프레임워크 - 데이터 산업의 이해 - 빅데이터 조직 및 인력 2. 빅데이터 기술 및 제도 - 빅데이터 플랫폼 - 빅데이터 분석 프로세스 절차 - 빅데이터와 인공지능 - 개인정보 법, 제도 - 개인정보 활용 Chapter 2. 데이터 분석 계획 1. 분석 방안 수립 - 분석 로드맵 설정 - 분석 문제 정의 - 데이터 분석 방안 2. 분석 작업 계획 - 데이터 확보 계획 - 분석 절차 및 작업 계획 Chapter 3. 데이터 수집 및 저장 계획 1. 데이터 수집 및 전환 - 데이터 수집 절차 - 데이터 유형 및 속성 파악 - 데이터 속성 파악 - 데이터 변환/통합 - 데이터 비식별화 - 데이터 변환 후 품질 검증 2. 데이터 적재와 저장 - 데이터 적재 - 데이터 저장 PART 2. 빅데이터 탐색 Chapter 1. 데이터 전처리 1. 데이터 전처리 - 데이터 정제 - 데이터 결측값(Missing Values) 처리 - 데이터 이상값 처리 - 분석 변수 처리 Chapter 2. 데이터 탐색 1. 데이터 탐색 개념 - 데이터 탐색 개념 - 기초통계량 - 시각화를 통한 탐색적 자료분석 - 다중공선성 2. 고급 데이터 탐색 - 시공간 데이터 탐색 - 다변량 데이터 탐색 - 비정형 데이터 탐색 Chapter 3. 통계 기법 이해 1, 기술통계 - 데이터 요약 - 표본추출 - 확률분포 - 표본분포 2, 추론통계 - 점추정 - 구간추정 - 가설검정 PART 3. 빅데이터 모델링 Chapter 1. 분석 모형 설계 1. 분석절차 수립 - 분석 모형 선정 - 분석 모형 정의 - 분석 모형 구축절차 2. 분석 환경 구축 - 분석 도구 선정 - 데이터 분할 Chapter 2. 분석 기법 적용 1. 분석 기법 - 회귀분석 - 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) - 의사결정나무 기법 - 인공신경망 - 서포트 벡터 머신 - 연관성분석 - 군집분석 - 범주형 자료분석 - 다변량분석 - 시계열분석 - 베이지안 기법 - 딥러닝 분석 - 비정형 데이터 분석 - 앙상블 분석 - 비모수 통계 PART 4. 빅데이터 결과 해석 Chapter 1. 분석 모형 평가 및 개선 1. 분석 모형 평가 - 평가 지표 - 분석 모형 진단 - 교차검증 - 모수 유의성 검정 - 적합도 검정 2. 분석 모형 개선 - 과대적합 방지 - 매개변수 최적화 - 분석 모형 융합 - 최종 모형 선정 Chapter 2. 분석결과 해석 및 활용 1. 분석결과 해석 - 분석 모형 해석 - 비즈니스 기여도 평가 2. 분석결과 시각화 - 시각화 - 시간 시각화 - 공간 시각화 - 관계 시각화 - 비교 시각화 - 인포그래픽 3. 분석결과 활용 - 분석 모형 전개 - 분석결과 활용 시나리오 개발 - 분석 모형 모니터링 - 분석 모형 리모델링 PART 5. 빅데이터 분석기사 모의고사 1회 빅데이터분석기사 모의고사 2회 빅데이터분석기사 모의고사 |
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