출제예상 핵심 태그!<br/>시험 안내<br/>차례/이 책의 구성<br/><br/>PART 01 빅데이터 분석 기획<br/> Chapter 01 빅데이터의 이해<br/> Section 01 빅데이터 개요 및 활용<br/> Section 02 빅데이터 기술 및 제도<br/> Chapter 02 데이터 분석 계획<br/> Section 01 분석 방안 수립<br/> Section 02 분석 작업 계획<br/> Chapter 03 데이터 수집 및 저장 계획<br/> Section 01 데이터 수집 및 전환<br/> Section 02 데이터 적재 및 저장<br/><br/>PART 02 빅데이터 탐색<br/> Chapter 01 데이터 전처리<br/> Section 01 데이터 정제<br/> Section 02 분석 변수 처리<br/> Chapter 02 데이터 탐색<br/> Section 01 데이터 탐색 기초<br/> Section 02 고급 데이터 탐색<br/> Chapter 03 통계기법의 이해<br/> Section 01 기술통계<br/> Section 02 추론통계<br/><br/>Part 03 빅데이터 모델링<br/> Chapter 01 분석모형 설계<br/> Section 01 분석 절차 수립<br/> Section 02 분석 환경 구축<br/> Chapter 02 분석기법 적용<br/> Section 01 분석기법<br/> Section 02 고급 분석기법<br/><br/>Part 04 빅데이터 결과 해석<br/> Chapter 01 분석 모형 평가 및 개선<br/> Section 01 분석모형 평가<br/> Section 02 분석모형 개선<br/> Chapter 02 분석결과 해석 및 활용<br/> Section 01 분석결과 해석<br/> Section 02 분석결과 시각화<br/> Section 03 분석결과 활용<br/><br/>PART 05 모의고사<br/> 모의고사<br/> 정답 및 해설<br/><br/>부록 정규분포표, t 분포표<br/>

- 포인트를 짚어주는 군더더기 없는 구성과 합격의 비법
빅데이터 전공의 교수진이 집필과 감수에 참여하여 이 책의 완성도를 높이기 위해 노력하였습니다. 자칫 어렵게 느껴지고 방대한 양이 될 수 있는 내용을 이론 분석을 통해 핵심 포인트를 강조하였고, 수험자를 위한 팁과 용어 정리로 이해가 쉽도록 하였습니다. 그림설명을 활용한 알찬 구성으로 공부에 체계성을 높이고, 독자분들의 시인성까지 고민하여 책을 집필하였습니다.

- 엄선하여 수록한 예상/모의문제
실제 기출유형에 대비한 문제를 수록하였습니다. 이해하기 쉬운 해설을 통해 공부한 이론을 다시 문제로 확인하여 시험대비에 도움을 줄 수 있도록 하였습니다.

- 문제 풀이 동영상 강의 무료제공
이기적 홈페이지(license.youngjin.com)의 [무료동영상] 게시판에서 인증 후 시청하실 수 있으며, QR코드로도 쉽게 시청하실 수 있습니다.

- CBT 온라인 모의고사
PC나 모바일 기기를 통해 쉽게 모의고사를 이용하실 수 있는 서비스를 제공합니다. 지금 이기적 홈페이지로 접속하셔서 무료로 이용해보세요.

- 현명한 독자들을 위한 영진닷컴
수험생 여러분들의 고충을 이기적 홈페이지의 [질문답변] 게시판에 작성해 주세요. 공부하다 안 풀리는 문제, 혼자 해결하지 못하는 문제는 언제든지 영진닷컴이 도와 드립니다.



?
추천평

"앞으로 열정과 지식 축적으로 데이터 전문성의 민주화(Data democratization of Expertise)에 입문하게 되실 것을 미리 축하 드립니다.”
데이터 기반의 프로젝트 전문가 및 기획에 대한 20년 경력의 관리자로서, 데이터 분석의 중요성은 더 할 나위 없이 중요한 시대라 생각합니다. 저는 과거에 국내외 전자상거래 매출액 15조원 규모를 기획 및 관리할 때에도 데이터 분석을 통한 평가를 통하여 중요한 의사결정을 하였습니다. 과거 못지않게 미래에는 그 중요성이 더욱 커질 것입니다.
이기적 빅데이터분석기사 도서는 데이터 분석과 수집, 저장, 탐색, 모델링, 평가 및 시각화와 관련된 전문서적입니다. 이 책을 통해서, 독자들은 데이터의 살아있는 지식을 담고, 각자 경험을 바탕으로 성공적인 데이터 기반의 비즈니스 플랫폼을 만들 것임을 확신합니다.
또한 빅데이터분석기사 및 ADP까지 국내외 모든 데이터 관리 분야 전문가로서의 지식 체계가 수립될 것입니다.
- 강정배 기술사(ITPE 대표, PMP Agile 바이블 저자, 정보관리기술사, 수석감리원)

“In the new world, it is not the big fish which eats the small fish, it's the fast fish which eats the slow fish.” 4차산업혁명을 선언한 클라우스 슈밥은 ‘빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는다’라는 비유로 기술변화의 시대를 살아가야 하는 개인과 기업에게 경각심을 불러일으켰습니다.
빅데이터와 인공지능으로 모든 산업영역과 생활영역이 트랜스포메이션 되고 있는 시대에 빅데이터분석기사 시험을 통해 빠른 물고기에 해당하는 인재들이 적절한 시점(Right Time)에 배출될 예정입니다. 이 책은 빅데이터 분석기획부터 빅데이터 결과해석까지 빅데이터 전체 라이프사이클에 대해서 매우 균형있게 구성을 하면서도 실무 경험까지 녹여낸 책으로 빅데이터를 학습하는 수험자 입장에서 내용 구성이 매우 잘 되어있습니다.
새 술은 새 부대에 담아야 그 맛을 오랫동안 제대로 유지할 수 있습니다. 빅데이터 시대에 실무적인 역량까지 고려하여 수험자가 학습해야 할 내용을 꼼꼼하게 담아낸 이 책을 통해 데이터사이언티스트로서 목표를 달성할 수 있기를 바랍니다.
- 이춘식 기술사(씨에스리 대표이사, 데이터베이스 설계와 구축 저자, 정보관리기술사)
?
4차 산업혁명과 더불어 D.N.A (Data, Network, AI) 기술로 대표되는 지능화 혁신을 통해 모든 산업 서비스들이 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 빅데이터로 대표되는 Data 기술은 5G로 대표되는 네트워크 기술과 결합하여 수많은 데이터들이 실시간으로 수집되고 처리되어 AI 서비스에 양질의 학습데이터를 제공되는 중요한 출발점이라고 볼 수 있습니다.
데이터는 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 ‘데이터 경제(Data Economy)’로 패러다임 전환 중이며 많은 선진 국가들이 국가 경제의 지속 성장 및 일자리 창출을 위해 빅데이터 접목을 통한 주력산업의 재도약과 혁신성장을 도모 중입니다.
따라서 데이터를 모으고 분석에 필요한 형태로 가치있게 가다듬고 분석하여 해석하기 쉽게 시각화 전달하는 일련의 과정을 통찰력 있게 다룰 줄 아는 인재를 양성하는 일은 ICT 경쟁력을 높이는 매우 중요한 일이라 여겨 집니다.
이기적 빅데이터분석기사 필기 수험서는 데이터를 활용하여 어떤 연구나 서비스를 제작하고자 할 때 어디서부터 시작해야 하는지, 어느 부분에 집중해야 하는지 등에 대한 실무적 해답을 쉽게 소개해 주어 비전문가라도 쉽게 데이터를 다루는 능력을 키울 수 있게 도움을 줄 수 있다고 여겨집니다.
데이터를 다루는 인재가 많이 필요한 시점인 만큼, 빅데이터 기술을 체계적으로 배우고, 객관적 능력을 검증하는데 있어 이기적 빅데이터분석기사 필기 수험서를 추천 드리며, 이 수험서는 우리 사회에서 훌륭한 데이터 과학자가 많이 배출 하는데 큰 역할을 할 것이라 확신합니다.
- 정종진 박사(KETI 한국전자기술연구원, 정보데이터분석 팀장)

빅데이터 산업은 코로나19로 인해서 주목을 받고 발전 속도가 가속화되고 있는 가운데 디지털 뉴딜 핵심으로 꼽히며 많은 산업에 기여하고 있습니다. 정부에서는 디지털 뉴딜을 위해서 투자를 적극적으로 할 것이며 그 중에서도 빅데이터 관련 산업에 집중적으로 할 것이라고 밝혔습니다.
이와 같은 정부의 빅데이터 산업 육성 정책과 빅데이터 산업의 확대가 빅데이터 전문인력에 대한 수요를 폭발적으로 급증하게 만듦으로써 결국 ‘데이터분석기사’라는 국가기술자격을 갖춘 빅데이터 전문인력 양성을 위한 기사 시험을 시행하게 되었습니다.
이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서는 AI·인공지능 연구소에서 인공지능 및 빅데이터에 관한 연구개발을 담당하는 교수와 산업체 현장의 빅데이터 전문가들이 심혈을 기울여 만든 가장 효과적인 합격 지침서로서 비전공자까지도 쉽게 이해할 수 있도록 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과해석의 4개 과목으로 구성하여 수험생들에게 커다란 도움이 될 것입니다.
- 한운영 교수(고려사이버대학교 산학협력단장)