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2022 빅데이터 분석 기사 실기 필답형+작업형 문제 유형을 알아야 코드가 보인다

양지언 지음 | 프리렉 | 2021년 11월 19일 출간
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    2021.11.29 ~ 2021.12.31
상품상세정보
ISBN 9788965403197(8965403197)
쪽수 480쪽
크기 184 * 232 * 25 mm /853g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이 책은 데이터 역량을 키우기 위한 국가기술 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 수험생들을 위한 도서입니다. 실기형 출제 유형에 맞게 내용을 구성했으며 파이썬에 익숙하지 않은 초보자를 대상으로 실전에 사용할 수준으로 알맹이 내용만 학습하여 파이썬 언어를 활용하는 능력에 초첨을 맞추었습니다. 또한 최초 회차를 기준으로 기출 유형에 맞게 예제를 구성했고, 분석 과정을 패턴화하고 해결과정을 숙지해 응용에 능동적일 수 있도록 합니다.

단답형을 단순 암기가 아닌 이해를 우선으로 개념도와 표로 구성했습니다. 데이터 처리를 요구하는 작업형 제 1유형은 다양한 관점에서 출제될 수 있는 데이터 가공 유형을 이해하고, 문제 풀이 과정을 직접 따라 하면서 몸소 이해합니다. 데이터 수집, 전처리, 모형 구축과 평가에 이르는 전반적인 데이터 분석 과정을 측정하는 작업형 제2유형은 기존 실기 시험의 예시 문제와 캐글의 데이터 세트을 활용하여 데이터 분석 대상의 업로드부터 최종 결과도출까지의 전 과정을 살펴봅니다. 각 문제의 반복 연습으로 데이터 분석 과정을 머릿속으로 패턴화합니다.

상세이미지

2022 빅데이터 분석 기사 실기 필답형+작업형 도서 상세이미지

목차

저자 서문
들어가기 전에
출제 유형과 분석

PART 1 그림으로 단답형 박살 내기
_1. 기획가 되기: 빅데이터 분석 기획
__1.1 빅데이터의 이해
__1.2 데이터 분석 계획
__1.3 데이터 수집 및 저장 계획
_2. 탐험가 되기: 빅데이터 탐색
__2.1 데이터 전처리
__2.2 데이터 탐색
__2.3 통계기법 이해
_3. 모델러 되기: 빅데이터 모델링
__3.1 분석 모형 설계
__3.2 분석 기법 적용
_4. 검토자 되기: 빅데이터 결과 해석
__4.1 분석 모형 평가 및 개선
__4.2 분석 결과 해석 및 활용

PART 2 파이썬에 발 담그기
_1. 너무 쉬운 파이썬
__1.1 대화 나누기: 대화식 인터프리터
__1.2 파이썬과 약속하기
__1.3 내 안의 모든 것을 저장하기: 데이터 타입, 변수
__1.4 이거해라 저거해라
_2. 파이썬의 잠재력 활용하기
__2.1 내 생각을 그대로 보여주기: if/elif/else, in, lambda
__2.2 라이브러리library 활용하기
__2.3 유용한 내장 함수 활용하기

PART 3 파이썬으로 데이터 분석 준비하기
_1. 실습 데이터와 실행 환경 구성하기
__1.1 실습 데이터 구성하기
__1.2 파이썬 실습 환경 구성하기
__1.3 실습 데이터 이해하기
_2. 데이터 분석 절차 체득하기
__2.1 데이터 준비하기: 데이터 로드load
__2.2 데이터를 관찰하고 가공하기: 전처리preprocessing
__2.3 학습 데이터로 공부하기: 모델 생성과 모델 검증
__2.4 최종 결과 공유하기

PART 4 파이썬으로 초보 분석가 되기(제1유형 박살 내기)
_1. 단순한 데이터 분석
__1.1 Top 10 구하기
__1.2 결측치 확인하기
__1.3 이상값 확인하기
__1.4 사분위수 구하기
__1.5 순위 구하기
_2. 복잡한 데이터 분석
__2.1 그룹별 집계/요약하기
__2.2 오름차순/내림차순 정렬하기
__2.3 최소최대 변환하기MinMaxScaler
__2.4 빈도값 구하기
__2.5 표준 변환하기StandardScaler
__2.6 유니크한 값 구하기

PART 5 파이썬으로 초보 분석가 탈출하기 (제2유형 박살 내기)
_1. 데이터 분석 연습하기
__1.1 데이터 탐색하기
__1.2 전처리하기
__1.3 학습하고 평가하기
__1.4 결과 제출하기
_2. 분류 모델 수행하기
__2.1 데이터 탐색하기
__2.2 전처리하기
__2.3 학습하고 평가하기
__2.4 결과 제출하기
_3. 예측 모델 수행하기
__3.1 데이터 탐색하기
__3.2 전처리하기
__3.3 학습하고 평가하기
__3.4 결과 제출하기

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