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.
실습용 코드 다운로드 방법
![](https://www.dataedu.kr/wp-content/uploads/2020/09/adp소개01.png)
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책 본문 구성
![](https://www.dataedu.kr/wp-content/uploads/2020/09/01.png)
1) 자세한 이론설명
시험에 출제되는 핵심 내용을 자세하게 설명하여 효과적인 학습을 돕습니다.
![](https://www.dataedu.kr/wp-content/uploads/2020/09/02.png)
2) 완벽한 실전 대비를 위한 R코드 설명
개념별로 상세하게 제공되는 함수 사용법, 예제, R코드 실행 결과를 통해 ADP실기를 완벽하게 대비할 수 있습니다.
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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-검정제2절 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
![](https://www.dataedu.kr/wp-content/uploads/2023/04/대표님프로필사진.jpg)
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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