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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.

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.

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 데이터 입출력
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 방법제2절 R을 이용한 표본 추출

제2장 T-검정(T-Test)
제1절 일표본 T-검정제2절 대응표본 T-검정
제3절 독립표본 T-검정

제3장 교차분석
제1절 교차분석의 개념제2절 적합성 검정
제3절 독립성 검정
제4절 동질성 검정

제4장 분산분석(ANOVA)
제1절 일원배치 분산분석제2절 이원배치 분산분석

제5장 상관분석
제1절 상관분석 개념제2절 상관분석의 유형
제3절 상관계수 검정

제6장 회귀분석
제1절 회귀분석 개념제2절 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 성과분석

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

제3장 군집분석
제1절 군집분석
제2절 계층적 군집분석
제3절 비계층적 군집분석
제4절 혼합 분포 군집

제4장 연관분석
제1절 연관규칙

6과목. 비정형 데이터마이닝

제1장 텍스트 마이닝
제1절 데이터 전처리
제2절 Term-DocumentMatrix

모의고사
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4회 모의고사