선넘는 ADsP 데이터분석 준전문가 라임북 세트(전2권)(2026)

합격의 선을 넘는 “선넘는 ADsP 데이터분석 준전문가 라임북”

ADsP 넘버원! 아답터 민 기술사가 알려주는 라이트&임팩트 합격 비법

 

라이트하게 중요한 개념만 모은 효율적인 BOOK 1과 임팩트 있게 문제풀이를 집중 훈련하는 BOOK 2 구성으로 ADsP를 한 권으로 합격할 수 있습니다.

 

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[목 차]

[BOOK 1 이론편]

 

1과목 데이터 이해

 

PART 1 데이터의 이해

 

CHAPTER 1 데이터와 정보

SECTION 01 데이터와 정보

SECTION 02 데이터의 분류와 유형

SECTION 03 암묵지와 형식지

 

CHAPTER 2 데이터베이스의 정의와 특징

SECTION 01 데이터베이스의 개념과 설계

SECTION 02 데이터베이스 시스템

 

CHAPTER 3 데이터베이스 활용

SECTION 01 기업 내부와 사회 기반 구조의 데이터베이스

SECTION 02 데이터웨어하우스와 데이터레이크

 

PART 2 데이터의 가치와 미래

 

CHAPTER 1 빅데이터의 이해

SECTION 01 빅데이터의 개념과 역사

SECTION 02 빅데이터의 특징과 사회적 변화

SECTION 03 빅데이터 활용 기술

 

CHAPTER 2 빅데이터의 가치와 영향

SECTION 01 빅데이터 가치와 영향

 

CHAPTER 3 비즈니스 모델

SECTION 01 빅데이터 활용사례와 분석 기법

 

CHAPTER 4 위기요인과 통제방안

SECTION 01 위기요인과 통제방안

SECTION 02 데이터 3법과 비식별화

SECTION 03 프라이버시 보호모델

 

CHAPTER 5 미래의 빅데이터

SECTION 01 미래 빅데이터 활용 위한 3대 요소

 

PART 3 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

 

CHAPTER 1 빅데이터분석과 전략 인사이트

SECTION 01 빅데이터 회의론과 전략 인사이트

 

CHAPTER 2 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량

SECTION 01 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트

SECTION 02 데이터 사이언스의 한계와 인문학

 

CHAPTER 3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

SECTION 01 데이터 가치 패러다임 변화

 

2과목 데이터 분석 기획

 

PART 1 데이터 분석 기획의 이해

 

CHAPTER 1 분석 기획 방향성 도출

SECTION 01 분석 기획 유형과 방향 설정 기준

 

CHAPTER 2 분석 방법론

SECTION 01 분석 방법론의 이해와 데이터 분석 모델

SECTION 02 전통적인 데이터 분석 방법론

SECTION 03 빅데이터 분석 방법론

 

CHAPTER 3 분석과제 발굴

SECTION 01 분석과제의 이해

SECTION 02 하향식 접근법

SECTION 03 상향식 접근법과 혼합 접근법

 

CHAPTER 4 분석 프로젝트 관리 방안

SECTION 01 분석 프로젝트 관리 방안

 

PART 2 분석 마스터 플랜

 

CHAPTER 1 마스터 플랜 수립

SECTION 01 IT 프로젝트와 데이터 분석의 마스터 플랜

SECTION 02 데이터 분석 프로젝트의 우선순위 설정

SECTION 03 데이터 분석 로드맵

 

CHAPTER 2 분석 거버넌스 체계 수립

SECTION 01 데이터 분석 수준 진단

SECTION 02 데이터 거버넌스

SECTION 03 분석 지원 인프라 및 조직 수립

SECTION 04 분석 과제 관리와 교육 내재화

 

3과목 데이터 분석

 

PART 1 R기초와 데이터 마트

 

CHAPTER 2 R기초

SECTION 01 R 프로그래밍 기초

SECTION 02 데이터 핸들링

 

CHAPTER 2 데이터 마트

SECTION 01 데이터 마트

SECTION 02 R을 활용한 데이터 마트 개발

 

CHAPTER 3 결측값 처리와 이상값 검색

SECTION 01 탐색적 데이터 분석

SECTION 02 결측값 처리

SECTION 03 이상값 검색

 

PART 2 통계학 개론

 

CHAPTER 1 통계 자료의 척도

SECTION 01 통계 자료의 척도

 

CHAPTER 2 기초 확률와 통계

SECTION 01 기초 확률의 이해

SECTION 02 기초 통계의 이해

 

PART 3 기초 통계분석

 

CHAPTER 1 기술통계

SECTION 01 기초통계량

SECTION 02 그래프 활용 통계분석

 

CHAPTER 2 추론통계(표본과 분포)

SECTION 01 추론통계의 개념과 표본추출 방법

SECTION 02 확률분포

SECTION 03 표본평균의 분포

SECTION 04 표본분산과 비율의 분포

 

CHAPTER 3 추론통계(추정)

SECTION 01 점추정

SECTION 02 구간추정

 

CHAPTER 4 추론통계(검정)

SECTION 01 가설검정

SECTION 02 모수검정과 비모수검정

SECTION 03 가설검정의 절차와 R결과 해석

SECTION 04 적합도, 독립성, 동질성 검정

 

CHAPTER 5 회귀분석

SECTION 01 회귀분석의 개념과 유형

SECTION 02 회귀모델의 평가방법

SECTION 03 회귀분석의 4가지 가정사항

SECTION 04 다중공선성 문제

SECTION 05 최적의 회귀 방정식 탐색 방법

SECTION 06 회귀 모형의 검정

SECTION 07 확장된 회귀모형 : 규제와 교호작용

SECTION 08 회귀분석의 영향력 진단

SECTION 09 경사하강법

 

PART 4 다변량 분석

 

CHAPTER 1 상관관계분석

SECTION 01 상관관계분석

SECTION 02 상관관계의 유형

 

CHAPTER 2 차원축소기법

SECTION 01 차원축소의 개념과 주요 기법

SECTION 02 주성분분석(PCA)

SECTION 03 주성분분석의 R결과 해석

SECTION 04 다차원척도법(MDS)

 

PART 5 시계열 예측

 

CHAPTER 1 시계열분석

SECTION 01 시계열 데이터의 이해

SECTION 02 시계열 패턴 탐색과 분해

SECTION 03 시계열 모형

 

PART 6 데이터 마이닝 개요

 

CHAPTER 1 데이터 마이닝

SECTION 01 데이터 마이닝의 이해

SECTION 02 모델 학습과 일반화

SECTION 03 데이터 분할과 교차검증

 

PART 7 분류분석

 

CHAPTER 1 로지스틱 회귀분석

SECTION 01 로지스틱 회귀분석의 원리

SECTION 02 로지스틱 회귀분석의 검정

SECTION 03 다항 로지스틱 회귀분석

 

CHAPTER 2 주요 분류 알고리즘

SECTION 01 K-최근접 이웃 알고리즘(KNN)

SECTION 02 나이브베이즈 분류

SECTION 03 의사결정나무

SECTION 04 서포트벡터머신(SVM)

 

CHAPTER 3 앙상블

SECTION 01 앙상블의 개요와 보팅(Voting)

SECTION 02 배깅(Bagging)과 랜덤포레스트

SECTION 03 부스팅(Boosting)과 스태킹(Stacking)

 

CHAPTER 4 인공신경망

SECTION 01 퍼셉트론의 등장과 한계

SECTION 02 다층 퍼셉트론

SECTION 03 역전파 알고리즘과 기울기 소실 문제

SECTION 04 활성함수와 손실함수

SECTION 05 딥러닝의 등장과 최신 기술

SECTION 06 지역 최솟값과 경사하강법 옵티마이저

 

CHAPTER 5 분류분석 평가지표

SECTION 01 오분류표와 ROC커브

SECTION 02 향상도 차트(Lift Chart)

 

PART 8 군집분석

 

CHAPTER 1 계층적 군집분석

SECTION 01 군집분석의 개요와 계층적 군집분석

SECTION 02 군집 간 거리 및 유사도 측정 방식

 

CHAPTER 2 비계층적 군집분석

SECTION 01 거리/밀도 기반 기법

SECTION 02 기타 비계층적 군집분석 기법

 

CHAPTER 3 군집분석 평가지표

SECTION 01 군집 내 제곱합과 실루엣 계수

 

PART 9 연관분석

 

CHAPTER 1 연관분석

SECTION 01 연관규칙분석의 개념과 지표

SECTION 02 빈발항목 도출 알고리즘

 

[BOOK 2 문제편]

 

Ⅰ 유형별 트레이닝

 

1과목 데이터 이해

PART 01 데이터의 이해

PART 02 데이터의 가치와 미래

PART 03 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

 

2과목 데이터 분석 기획

PART 01 데이터 분석 기획의 이해

PART 02 분석 마스터 플랜

 

3과목 데이터 분석

PART 01 R기초와 데이터 마트

PART 02 통계학 개론

PART 03 기초 통계분석

PART 04 다변량 분석

PART 05 시계열 예측

PART 06 데이터 마이닝 개요

PART 07 분류분석

PART 08 군집분석

PART 09 연관분석

 

Ⅱ 실전 트레이닝

 

기출 복원 문제

44회 기출 복원 문제

45회 기출 복원 문제

46회 기출 복원 문제

47회 기출 복원 문제

 

실전 모의고사

제1회 실전 모의고사

제2회 실전 모의고사