머리말
데이터 분석 전문가(ADP 자격시험 안내
PART 01 데이터 처리 기술 이해
1장 데이터베이스 처리 프로세스
01 ETL(Extraction, Transformation and Load
02 CDC(Change Data Capture
03 EAI(Enterprise Application Integration
04 데이터 연계 및 통합 기법
05 대용량 비정형 데이터 처리
2장 데이터 처리 기술
01 분산 데이터 저장 기술
02 분산 컴퓨팅 기술
03 클라우드 인프라 기술
PART 02 데이터 분석
1장 비정형 데이터 마이닝
01 텍스트 마이닝
02 사회연결망 분석(SNA, Social Network Analysis
PART 03 데이터 시각화
1장 시각화 인사이트 프로세스
01 시각화 인사이트 프로세스의 의미
02 탐색 (1단계
03 분석 (2단계
04 활용 (3단계
2장 시각화 디자인
01 시각화의 정의
02 시각화 프로세스
03 시각화 방법
04 빅데이터와 시각화 디자인
3장 시각화 구현
01 시각화 구현 개요
02 분석 도구를 이용한 시각화 구현: R
03 라이브러리 기반의 시각화 구현: D3.js
PART 04 서술형 문제 핵심 이론
01 정규화 모델[릿지(Ridge, 라쏘(Lasso, 엘라스틱넷(ElasticNet]
02 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis
03 시계열분석(Time Series Analysis
04 로지스틱 회귀모델(Logistic Regression
05 인공신경망(Artificial Neural Nets
06 의사결정나무(Decision Tree
07 랜덤 포레스트(Random Forest
08 군집분
지난 10년간 데이터의 생성이 폭발적으로 증가하면서 우리는 빅데이터 시대를 맞이하였습니다. 업무상 공공데이터 포털에 접속해보면, 가속도가 붙어 새롭게 추가되는 데이터의 양은 예측하기조차 어렵습니다. 다양한 비정형 데이터는 오늘도 수많은 장치, 기계, 차량 등을 통해 축적되고 있습니다. 이 시대의 모든 산업 분야에서 ‘데이터 분석’을 외치고, 기업들은 ‘데이터 분석 전문가’ 또는 ‘데이터 사이언티스트’를 채용하기 위해 혈안이 되어 있습니다.
이러한 사회적 요구에도 불구하고 데이터를 실무에 적용하고 활용할 수 있도록 도와주는 교육시설과 관련 자격증은 매우 제한적이다. 데이터 분석 전문가 자격증(ADP은 데이터 분석 분야에서 유일한 국가공인 자격증으로 취업 시 가산 혜택을 받을 수 있는 매력적인 자격증이다.
이 책은 데이터 분석 준전문가에서 추가되는 2과목 ‘데이터 처리 기술의 이해’, 4과목 ‘데이터 분석’의 일부분인 ‘비정형 데이터 마이닝’, 5과목 ‘데이터 시각화’, 마지막으로 ‘서술형 문제 핵심 이론’으로 구성되어 있다.
또한 ADP 시험의 최근 기출문제와 해설, 이론 부분에서 《데이터분석 준전문가 한 권으로 끝내기》에 소개되지 않았던 데이터 분석방법과 데이터 분석 서술형을 추가하여 구성하였다.
