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마일리지 1120P
발 행 일 2018-01-10
출 판 사 크라운출판사
저    자 주해종 김혜선 박민규 문석환 최순영 최혜길 공저
페이지수 328p
I S B N 9788940635254

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책 소개 및 특징*

개념 이해에서부터 실전 문제까지

그림 예시와 함께 공부하는 쉬운 수험서

 

이 책은 한국데이터베이스진흥원에서 시행하는 빅데이터 이용 활성화를 촉진하기 위해 2014년 신설된 <데이터 분석 전문가·준전문가> 국가공인 자격을 취득할 수 있도록 구성하였다.

 

빅데이터 시대가 왔다

빅데이터 전문가를 위한 단 한 권의 책

 

빅데이터 기본지식·처리기술·분석역량·시각화 등을 평가·검증하는 전문가와 일부 과목을 생략하여 간소화된 형태로 치르는 준전문가두 가지 등급을 모두 준비할 수 있도록 내용과 실전문제를 포함하고 있다. 6장으로 구성되어 있으며, 용어와 개념을 복습할 수 있도록 각 장마다 요약 및 연습문제를 함께 수록하였다.

 

 

최근 이슈가 되고 있는 4차 산업혁명은 20161월 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)에서 처음 언급되었다. WEFThe Future of Jobs보고서를 통해 4차 산업혁명이 앞으로 머지않은 미래에 도래할 것이고, 이로 인해 일자리 지형 변화라는 사회 구조적 변화가 나타날 것이라고 전망하고 있다.

 

특히, 빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서 사람들은 빅데이터를 원유에 비유하기 시작했다. 기름이 없으면 기기가 돌아가지 않듯, 빅데이터 없이 정보시대를 보낼 수 없다는 의미에서다. 미국의 시장조사기관 가트너는 데이터는 미래 경쟁력을 좌우하는 21세기 원유라며 기업들은 다가오는 데이터 경제시대를 이해하고 이에 대비해야 한다라고 강조했다.

 

21세기 기업에게 가장 중요한 자산은 데이터이며 이를 관리하고 여기서 가치를 이끌어내지 못하면 경쟁에서 살아남을 수 없다는 뜻이다. 이처럼 4차 산업혁명의 기본 원유(빅데이터)’를 통해, 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출 등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력으로 급부상하고 있다. 특히, 과학적 의사 결정의 토대가 되는 데이터 분석은 기업과 국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 각광을 받고 있다.

 

기업체들은 자사의 경영 전략에 데이터 분석을 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 데이터 분석을 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적·경제적 효과가 발생할 것으로 예상된다. 이러한 데이터 분석의 가능성을 실현하기 위해서는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 우수한 역량을 갖춘 데이터 분석 ()전문가의 확보가 필수적이다.”

-머리글 중에서

 

저자 소개

주 해 종

) 빅데이터기술분석사 자격검정 위원장

()한국기술거래사회 부회장

) 동국대학교 컴퓨터공학과 교수

()한국정보기술전략혁신학회 회장

김 혜 선

) ()한국기술거래사회 사무국장, 커리어존 대표이사

) 동국대학교 LINC+사업단 교수, 빅데이터기술분석사,

기술거래사

박 민 규

) 비아이매트릭스 빅데이터연구소장

) 동국대학교 LINC+사업단 교수, 빅데이터기술분석사

문 석 환

) 현대전자 연구원, 나인웍스 기술이사

) 제주한라대학교 컴퓨터멀티미디어과 교수,

빅데이터기술분석사

최 순 영

) 인천지능로봇연구소장, 인천정보산업진흥원 본부장

) 동국대학교 컴퓨터공학과 연구교수, 기술·경영지도사,

기술거래사

최 혜 길

) 미국 Univ. of Wisconsin Computing Center Programmer

) 경희사이버대학교 컴퓨터정보통신공학과 교수,

빅데이터기술분석사

 

목차 소개

 

 

 

 

머리글

데이터 분석 자격 검정 안내

 

1장 데이터 이해

1. 데이터와 정보의 이해

2. 데이터의 가치와 미래

3. 데이터 사이언스와 전략 인사이트

요약

연습문제

 

2장 데이터 처리 기술 이해

1. 데이터 처리 프로세스

2. 데이터 처리 기술

요약

연습문제

 

3장 데이터 분석 기획

1. 데이터 분석 기획의 이해

2. 데이터 분석 마스터 플랜

요약

연습문제

 

4장 데이터 분석

1. 통계 프로그램

2. 통계 분석 기법

3. 데이터 마트

4. 정형 데이터 마이닝

5. 비정형 데이터 마이닝

요약

연습문제

 

5장 데이터 시각화

1. 시각화 인사이트 프로세스

2. 시각화 디자인

3. R을 이용한 시각화 구현

4. 샤이니(Shiny)를 이용한 시각화 구현

요약

연습문제

 

6장 실전 문제

1. 데이터 분석 준전문가(ADSP) 실전 문제

객관식 문제

단답형 문제

 

2. 데이터 분석 전문가(ADP) 실전 문제

객관식 문제

서술형 문제

 

부록 : 정답 및 해설

참고문헌

 

 

 

 

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