교재설명 간략내용
1과목 빅데이터 분석 기획
1장 빅데이터의 이해
1-1 빅데이터 개요 및 활용
1-2 빅데이터 기술 및 제도
예상문제
2장 데이터 분석 계획
2-1 분석 방안 수립
2-2 분석 작업 계획
예상문제
3장 데이터 수집 및 저장 계획
3-1 데이터 수집 및 전환
3-2 데이터 적재 및 저장
예상문제
마무리 문제
2과목 빅데이터 탐색
1장 데이터 전처리
1-1 데이터의 정제
1-2 분석 변수 처리
예상문제
2장 데이터 탐색
2-1 데이터 탐색의 기초
2-2 고급 데이터 탐색
예상문제
3장 통계기법의 이해
3-1 기술통계
3-2 추론통계
예상문제
마무리 문제
3과목 빅데이터 모델링
1장 분석 모형 설계
1-1 분석 절차 수립
1-2 분석 환경 구축
예상문제
2장 분석기법 적용
2-1 분석기법
2-2 고급 분석기법
예상문제
마무리 문제
4과목 빅데이터 결과 해석
1장 분석 모형 평가 및 개선
1-1 분석 모형 평가
1-2 분석 모형 개선
예상문제
2장 분석 결과 해석 및 활용
2-1 분석 결과 해석
2-2 분석 결과 시각화
2-3 분석 결과 활용 기출
예상문제
마무리 문제
부록 1 모의고사
1회 모의고사
2회 모의고사
3회 모의고사
모의고사 정답 및 해설
부록 2 기출 복원문제
2회(2021년 4월 17일) 기출 복원문제
3회(2021년 10월 2일) 기출 복원문제
4회(2022년 4월 9일) 기출 복원문제
5회(2022년 10월 1일) 기출 복원문제
6회(2023년 4월 8일) 기출 복원문제
7회(2023년 9월 23일) 기출 복원문제
8회(2024년 4월 6일) 기출 복원문제
9회(2024년 9월 7일) 기출 복원문제
기출 복원문제 정답 및 해설
교재설명 간략내용
제1편 개발 환경 소개
제1장 시험 환경 소개
1-1 시험 환경 체험 사이트 소개
1-2 패키지 소개
제2장 실습 환경 소개
2-1 구글 코랩(Colab) 소개
2-2 구글 코랩(Colab) 사용법 소개
제2편 파이썬 시작하기
제1장 파이썬이란?
1-1 파이썬 소개
1-2 파이썬의 필요성
제2장 파이썬 기본 문법 학습
2-1 주요 함수와 변수
2-2 연산자(사칙연산, 비교연산)
2-3 리스트와 딕셔너리
2-4 조건문과 반복문
제3장 파이썬 주요 패키지 학습
3-1 pandas
3-2 numpy
3-3 sklearn
3-4 statsmodels
3-5 scipy
제3편 작업형 1유형
제1장 데이터 탐색
1-1 데이터 탐색 정의
1-2 데이터 탐색 실습
제2장 데이터 전처리 방법
2-1 결측값 처리
2-2 이상치 처리
2-3 중복값 처리
2-4 데이터 변환
2-5 데이터 평활화
제4편 작업형 2유형
제1장 데이터 분석 절차
1-1 데이터 탐색
1-2 데이터 전처리
1-3 데이터 분할
1-4 데이터 분석
1-5 성능 평가
(1) 분류 모델
(2) 회귀 모델
제2장 데이터 분석 모델 소개
2-1 지도 학습 분류 모델
(1) 로지스틱 회귀
(2) k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)
(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(분류)
(4) 의사결정나무(분류)
(5) 랜덤 포레스트(분류)
2-2 지도 학습 회귀 모델
(1) 단순 선형 회귀
(2) 다중 선형 회귀
(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(회귀)
(4) 의사결정나무(회귀)
(5) 랜덤 포레스트(회귀)
2-3 비지도 학습 모델
(1) 군집 분석
(2) 연관성 분석
제5편 작업형 3유형
제1장 가설 검정
1-1 가설 검정 소개
1-2 가설 검정 기법 소개
제2장 가설 검정 실습
2-1 카이제곱 검정
2-2 회귀 분석
2-3 T-검정
2-4 F-검정
부록
모의고사
한국데이터산업진흥원 공개 예시 문제
1회 모의고사
2회 모의고사
기출 복원문제
제2회 기출 복원문제(2021.6.19. 시행)
제3회 기출 복원문제(2021.12.4. 시행)
제4회 기출 복원문제(2022.6.25. 시행)
제5회 기출 복원문제(2022.12.3. 시행)
제6회 기출 복원문제(2023.6.24. 시행)
제7회 기출 복원문제(2023.12.2. 시행)
제8회 기출 복원문제(2024.6.19 시행)
제9회 기출 복원문제(2024.11.3. 0시행)
