한 권으로 데이터분석전문가는 물론 빅데이터분석기사 취득까지 한 번에!
시대에듀와 함께 데이터분석 자격시험 합격에 도전하세요!

1. 주도적인 학습을 돕는 시험 대비 노하우 수록
시험을 처음 준비하는 수험생도, 전공자가 아닌 수험생도 시험에 대한 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 최신 시험의 출제경향을 분석하여 정리하였습니다. 또한, 작업 유형별 유의사항을 구체적으로 안내하여 시험 응시 시 반드시 준수해야 하는 사항이나 감점 요소 등을 꼼꼼하게 인지하도록 돕습니다. 

2. 탄탄한 기초 학습을 돕는 핵심이론
필수적으로 학습해야 하는 중요 개념과 이론들을 출제유형에 맞춰 수록하였습니다. 시험을 준비하는 누구나 다양한 함수나 복잡한 작업 과정을 능숙하게 익힐 수 있도록 파이썬의 기초부터 심화까지의 핵심이론을 친절하게 설명합니다. 체계적으로 정리한 표, 이해를 돕는 그림과 함께 기초부터 탄탄하게 학습하세요. 초보자도 쉽게 코드를 읽을 수 있도록 전면 컬러로 구성하여 보다 쉽게 이해할 수 있습니다.

3. 최신 출제경향을 담은 기출동형 모의고사 7회분
기본기를 다진 후에는 최신 기출동형 모의고사 7회분을 하나씩 풀어보며 실력을 꼼꼼하게 점검해 보세요. 상세한 해설을 통해 작업 과정을 잘 따라 하고 있는지, 제시된 요구사항에서 빠뜨린 부분은 없는지 정확하게 점검하고 틀린 부분을 빠르게 바로잡을 수 있습니다. 데이터분석전문가, 빅데이터분석기사 실제 합격자인 저자의 실전 Tip과 함께 작업 유형별 특성이나 필수적으로 숙지가 필요한 부분을 내 것으로 만드세요.

[목 차]

■ 제1장 시험소개 및 환경구성
제1절 데이터분석 자격시험 소개
제2절 분석환경 설정하기

■ 제2장 데이터 핸들링
제1절 판다스 데이터 구조
제2절 DataFrame 기본
제3절 row/column 선택·추가·삭제
제4절 조건에 맞는 데이터 탐색 및 수정
제5절 데이터 정렬
제6절 데이터 결합
제7절 데이터 요약
제8절 데이터 재구조화
제9절 데이터프레임에 함수 적용하기
제10절 문자열 데이터 변환하기
제11절 날짜 데이터 핸들링

■ 제3장 EDA와 시각화
제1절 EDA의 의미
제2절 막대그래프와 히스토그램
제3절 상자 그림(Box Plot)
제4절 산점도(Scatter Plot)
제5절 선 그래프
제6절 상관관계 시각화
제7절 Pandas Profiling

■ 제4장 데이터 전처리
제1절 데이터 전처리의 의미
제2절 이상치 확인 및 정제
제3절 범주형 변수 처리
제4절 데이터 분할
제5절 데이터 스케일링
제6절 차원 축소
제7절 데이터 불균형 문제 처리

■ 제5장 머신러닝 프로세스
제1절 머신러닝의 의미
제2절 머신러닝 분석 프로세스 설명
제3절 성능평가 기법
제4절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 회귀분석
제5절 머신러닝 분석 과정 빠르게 맛보기 - 분류분석

■ 제6장 머신러닝 - 지도학습
제1절 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)
제2절 다항 회귀(Polynomial Regression)
제3절 다중 회귀(Multiple Regression)
제4절 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
제5절 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
제6절 K-최근접 이웃(KNN)
제7절 의사결정나무(Decision Tree)
제8절 앙상블(Ensemble)
제9절 나이브베이즈(Naive Bayes) 분류

■ 제7장 통계분석
제1절 통계분석 프로세스
제2절 t-test
제3절 분산분석(ANOVA)
제4절 교차분석(카이제곱 검정)
제5절 선형 회귀분석
제6절 군집분석
제7절 연관분석
제8절 시계열분석

■ 최신 기출동형 모의고사
제1회 기출동형 모의고사
제2회 기출동형 모의고사
제3회 기출동형 모의고사
제4회 기출동형 모의고사
제5회 기출동형 모의고사
제6회 기출동형 모의고사
제7회 기출동형 모의고사