이지패스 2026 ADsP 데이터분석 준전문가 - 수험서 앱 제공(위키북스 데이터 자격검정 시리즈 9)

2026년 ADsP 시험 합격을 위한 최신 기출문제 완벽 분석!

총 1,904문항 압도적 문제 수 + 수험서 앱(총 31회차 기출 및 모의고사 수록) 제공!

 

◎ 빠르고 효율적인 공부를 위한 ADsP 수험서

방대한 데이터 분석 콘텐츠를 ADsP 출제 경향에 맞게 핵심적으로 간결하게 정리하여 시간에 쫓기는 수험생들에게 최대한 공부 효율을 높일 수 있도록 구성했습니다.

 

◎ 초심자, 비전공자들을 위해 이해하기 쉽게 풀어 쓴 ADsP 수험서

데이터 분석을 처음 접하는 초심자나 비전공자들이 이해하기 쉽도록 용어와 문장을 다듬었습니다. 아울러 초심자 비전공자를 위한 ‘EASY BOX’, 출제 경향과 중요도를 안내하는 ‘TIP-BOX’, 풍부한 설명을 담은 ‘참고-BOX’와 그래프, 표 등을 활용하여 이해하기 쉽도록 구성했습니다.

 

◎ 풍부한 R 실습 예제로 충분히 이해할 수 있도록 구성

R을 활용한 분석 실습 예제로 실제 적용 과정을 이해할 수 있어, 무작정 외우는 공부가 아닌 이해하는 공부가 될 수 있도록 구성했습니다.

 

◎ 총 1,904문항에 달하는 압도적인 문제편

각 절마다 등장하는 핵심문제, 기출유형문제, 예상문제, 모의고사 3회분, 기출변형문제 3회분 앱에 수록된 기출문제 등 총 1,904문항에 달하는 방대한 문제를 수록하여 문제를 통한 반복 훈련에 부족함이 없도록 구성했습니다.

 

◎ 유튜브 무료 강의(핵심 요약 벼락치기 특강) 제공

중요한 핵심 개념을 총정리 할 수 있는 ‘핵심 요약 강의’와 ‘기출문제 풀이’ 강의를 제공합니다. 교재와 함께 활용한다면 효율적인 학습을 할 수 있을 것입니다.

 

◎ 자투리 시간 활용을 위한 수험용 앱 제공

자투리 시간을 활용해 틈틈이 학습할 수 있는 수험용 앱을 제공합니다. 수험용 앱에서는 총 31회차의 모의고사 및 기출문제를 수록하고 있으며, 자동으로 채점해주는 기능과 오답노트 기능이 있어 효율적으로 학습할 수 있습니다.

 

◎ 독자의 궁금증을 해결해주는 Q&A 커뮤니티 운영

저자가 직접 답변해주는 Q&A 게시판과 온라인 스터디가 진행되는 커뮤니티를 운영합니다. 궁금한 점을 해결하고, 책에 수록되지 않은 정보와 최신 자료를 얻을 수 있습니다.

 

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 1과목 <데이터 이해> - 데이터의 이해, 데이터의 가치와 미래, 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

◎ 2과목 <데이터 분석 기획> - 데이터 분석 기획의 이해, 분석 마스터플랜

◎ 3과목 <데이터 분석> - R 기초와 데이터 마트, 통계 분석, 정형 데이터 마이닝

[목 차]

[I 과목] 데이터 이해

 

▣ 01장: 데이터의 이해

01 데이터와 정보

__1. 데이터의 정의

__2. 데이터와 정보

__핵심문제

02 데이터베이스의 정의와 특징

__1. 데이터베이스 정의

__2. 데이터베이스 특징

__핵심문제

03 데이터베이스 활용

__1. 데이터베이스 활용

__2. 데이터베이스 종류

__핵심문제

 

▣ 02장: 데이터의 가치와 미래

01 빅데이터의 이해

__1. 빅데이터의 이해

__2. 빅데이터 출현 배경

__핵심문제

02 데이터의 가치와 영향

__1. 빅데이터의 가치

__2. 빅데이터의 영향

__핵심문제

03 비즈니스 모델

__1. 빅데이터 활용 사례

__2. 7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉

__핵심문제

04 위기 요인과 통제 방안

__1. 위기 요인

__2. 통제 방안

__핵심문제

05 미래의 빅데이터

__1. 빅데이터 활용 3요소: 데이터, 기술, 인력

__핵심문제

 

▣ 03장: 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

01 빅데이터 분석과 전략 인사이트

__1. 빅데이터 열풍과 회의론

__2. 빅데이터 분석의 핵심은 ‘Big’이 아닌 ‘인사이트’

__3. 일차원적 분석 vs. 전략 도출을 위한 가치 기반 분석

__핵심문제

02 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

__1. 데이터 사이언스에 대한 이해와 역할

__2. 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트

__3. 데이터 사이언스: 과학과 인문학의 교차로

__핵심문제

03 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

__1. 가치 패러다임의 변화

__2. 데이터 사이언스의 한계와 인문학

__핵심문제

기출유형문제

예상문제

 

[II 과목] 데이터 분석 기획

 

▣ 01장: 데이터 분석 기획의 이해

01 분석 기획 방향성 도출

__1. 분석 기획의 정의와 특징

__2. 분석 기획 시 고려사항

__핵심문제

02 분석 방법론

__1. 분석 방법론 개요

__2. 분석 방법론이 적용되는 업무 특성에 따른 모델

__3. 전통적인 분석 방법론 두 가지

__4. 빅데이터 분석 방법론

__핵심문제

03 분석 과제 발굴

__1. 분석 과제 발굴 개요

__2. 하향식 접근법

__3. 상향식 접근법

__핵심문제

04 분석 프로젝트 관리 방안

__1. 분석 프로젝트 관리 개요

__2. 분석 과제 관리 방안

__핵심문제

 

▣ 02장: 분석 마스터플랜

01 마스터플랜 수립

__1. 마스터플랜 수립

__2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가

__3. 이행 계획 수립

__핵심문제

02 분석 거버넌스 체계 수립

__1. 거버넌스 체계 개요

__2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단

__3. 분석 지원 인프라 방안 수립

__4. 데이터 거버넌스 체계 수립

__5. 데이터 조직 및 인력방안 수립

__6. 분석 과제 관리 프로세스 수립

__7. 분석 교육 및 변화관리

__핵심문제

기출유형문제

예상문제

 

[III 과목] 데이터 분석

 

▣ 01장: R 기초와 데이터 마트

01 R 기초

__1. R 설치 및 기본 사용법

__2. R 기본 문법

__핵심문제

02 데이터 마트

__1. 데이터 마트의 이해

__2. 데이터 마트 개발을 위한 R 패키지 활용

__핵심문제

03 결측값 처리와 이상값 탐색

__1. 탐색적 데이터 분석(EDA)

__2. 결측값

__3. 이상값

__핵심문제

 

▣ 02장: 통계 분석

01 통계학 개론

__1. 통계 개요

__2. 확률과 확률분포

__3. 추정과 가설검정

__핵심문제

02 기초 통계분석

__1. t-검정

__2. 분산분석(ANOVA)

__3. 교차분석

__4. 상관분석

__핵심문제

03 회귀분석

__1. 회귀분석 개요

__2. 단순선형회귀분석

__3. 다중선형회귀분석

__4. 최적 회귀방정식

__5. 고급 회귀분석

__핵심문제

04 다변량 분석

__1. 다차원 척도법

__2. 주성분분석(PCA)

__핵심문제

05 시계열 분석

__1. 시계열 분석 개요

__2. 시계열 모형

__핵심문제

 

▣ 03장: 정형 데이터 마이닝

01 데이터 마이닝 개요

__1. 데이터 마이닝 개요

__2. 데이터 분할

__핵심문제

02 분류 분석(Classification)

__1. 로지스틱 회귀분석

__2. 의사결정나무

__3. 앙상블 분석

__4. 인공신경망 분석

__5. 나이브베이즈 분류

__6. k-NN 알고리즘

__7. 서포트벡터머신

__8. 분류 모형 성과 평가

__핵심문제

03 군집분석(Clustering)

__1. 군집분석

__2. 계층적 군집분석

__3. 비계층적 군집분석

__핵심문제

04 연관분석(Association Analysis)

__1. 연관분석의 개요 및 측도

__2. 연관분석의 알고리즘과 특징

__핵심문제

기출유형문제

예상문제

 

▣ 1회 모의고사

▣ 2회 모의고사

▣ 3회 모의고사

 

▣ (45회)기출 문제

▣ (46회)기출 문제

▣ (47회)기출 문제