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    데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성 (2019)[개정5판]

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    데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성 (2019)[개정5판]

    • 김경태 저
    • 시대고시기획
    • 2019년 04월 06일
    • 정가
      28,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9791125456292 480쪽 190 x 260 (㎜)

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    <2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한 권으로 자격시험을 충분히 대비하고 준비할 수 있도록 아래와 같이 구성되었습니다.


    ㆍ 출제 유형을 최대한 반영한 핵심이론을 통해 개념을 확실히 짚고 넘어갈 수 있습니다.
    ㆍ 핵심이론 학습 이후에는 과목별 적중예상문제를 통해 변동된 출제 기준을 확실히 기억할 수 있습니다.
    ㆍ 기출 유형을 충실히 반영한 필수예제는 객관식, 서술형, 단답식으로 구성되어 시험에 대한 실전 감각을 익힐 수 있도록 하였습니다.
    ㆍ 학습을 시작할 때의 길잡이로 활용하거나, 학습을 마무리하며 주요 개념을 한 번 더 확인할 수 있도록 부록에는 핵심 개념을 요약하여 정리하였습니다.


    출판사 리뷰

    <2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한 권으로 자격시험을 충분히 대비하고 준비할 수 있도록 아래와 같이 구성되었습니다.

    ㆍ 출제 유형을 최대한 반영한 핵심이론을 통해 개념을 확실히 짚고 넘어갈 수 있습니다.
    ㆍ 핵심이론 학습 이후에는 과목별 적중예상문제를 통해 변동된 출제 기준을 확실히 기억할 수 있습니다.
    ㆍ 기출 유형을 충실히 반영한 필수예제는 객관식, 서술형, 단답식으로 구성되어 시험에 대한 실전 감각을 익힐 수 있도록 하였습니다.
    ㆍ 학습을 시작할 때의 길잡이로 활용하거나, 학습을 마무리하며 주요 개념을 한 번 더 확인할 수 있도록 부록에는 핵심 개념을 요약하여 정리하였습니다.

    <2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>은 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 ADP, ADsP의 합격에 필요한 핵심 내용을 풍부한 예제와 함께 수록하여 한 권으로도 자격시험에 대비할 수 있게끔 설계되었습니다. 학습에 비중이 낮은 부분은 과감하게 간추리고, 반드시 알아야 할 부분을 강조하였으며, 기출 경향이 충실히 반영된 풍부한 예제를 수록하였기에 합격은 물론 실무에서도 적용 가능한 실전감각을 기를 수 있을 것입니다.

    2018년까지의 출제 경향을 반영하여 제1편에서 제3편까지는 되도록 간략하게 작성해서 핵심만을 제시하였습니다. 제2편은 기술전문가가 아니면 심화 문제 출제 시 대처하기 어렵기 때문에 개념수준 학습을 충실히 할 수 있도록 구성하였습니다. 제3편의 방법론은 프로젝트를 통해 많이 접했을 내용으로 구성하여 친숙하게 학습할 수 있도록 하였습니다. 제4편부터 나머지 내용은 시험에서 높은 비중을 차지하고, 해당 분야를 제공하는 저서들이 매우 전문적이기 때문에 시험뿐만 아니라 실전에 도움이 되도록 현실화시켜서 반영하였습니다.

    부디 <2019 데이터 분석 전문가/준전문가 단기완성>이 ADP와 ADsP를 준비하는 수험생 또는 현장에서 근무할 미래의 데이터 분석 전문가와 준전문가 모두에게 등대가 되길 기원합니다.

    저자 소개

    김경태

    지은이 : 김경태
    The ECG 대표
    주요 분야 : CRM, Data Mining, Big Data AnalyticsInline
    40여개 다국적 기업 및 대기업 CRM, 전략, Big Data 분석 프로젝트 수행
    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  

    책 속에서

    목차

    ○ 부록 주요과목 핵심요약

    ○ 제1편 데이터의 이해
    Chapter 1 개 요
    01 빅데이터가 화두가 된 배경
    02 빅데이터 분석
    03 데이터 사이언티스트
    04 논란들에 대하여
    Chapter 2 데이터의 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 처리 기술
    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

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