한국데이터산업진흥원 출제기준 100% 반영. 2021~2023년 총 6회분 기출복원문제 및 해설 수록. 핵심이론 + 유형별 단원종합문제 + 기출복원문제 + 합격모의고사로 이루어진 탄탄한 구성. 2021~2023년 전개년 출제경향분석 수록. </br>

<b>1과목 파이썬(Python)과 데이터 분석</b></br></br>제1장 | 파이썬 설치 및 실행</br>제1절 파이썬 프로그래밍 환경</br>제2절 코랩(Colab) 사용 방법</br>제3절 주요 라이브러리</br></br>제2장 | 파이썬 기본 문법</br>제1절 파이썬 기초</br>제2절 파일 불러오기 및 저장</br>제3절 데이터 구조</br>제4절 판다스 라이브러리 활용</br>제5절 넘파이 라이브러리 활용</br>제6절 데이터세트</br>제7절 구조적 프로그래밍</br></br><b>2과목 데이터 수집 및 분석</b></br></br>제1장 | 데이터 수집과 전처리</br>제1절 데이터 수집</br>제2절 데이터 전처리</br>제3절 데이터프레임 분석</br></br>제2장 | 기술통계 분석</br>제1절 기술통계와 빈도분석</br>제2절 기술통계 분석 기법</br></br><b>제3과목 데이터 모형 구축</b></br></br>제1장 | 상관관계 분석</br>제1절 상관관계 분석의 이해</br>제2절 산점도 및 상관계수</br>제3절 가설 검정</br>제4절 비모수 통계</br></br>제2장 | 회귀분석</br>제1절 회귀분석의 이해</br>제2절 단순 및 다중 회귀분석</br>제3절 변수 선택 방법</br></br>제3장 | 로지스틱 회귀분석</br>제1절 로지스틱 회귀분석의 이해</br>제2절 로지스틱 회귀모형</br>제3절 성능분석</br></br>제4장 | 의사결정나무</br>제1절 의사결정나무의 이해</br>제2절 의사결정나무 모형</br></br>제5장 | 인공신경망</br>제1절 인공신경망의 이해</br>제2절 인공신경망 모형</br></br>제6장 | 서포트벡터머신</br>제1절 SVM의 이해</br>제2절 SVM 모형</br></br>제7장 | 베이지안 기법</br>제1절 베이지안 기법의 이해</br>제2절 베이즈 분류 분석 모형</br></br>제8장 | 앙상블 분석</br>제1절 앙상블 분석의 이해</br>제2절 앙상블 분석 모형</br></br>제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석</br>제1절 군집분석의 이해</br>제2절 군집분석 모형</br>제3절 k-NN 분류 분석</br></br>제10장 | 연관성 분석</br>제1절 연관성 분석의 이해</br>제2절 연관성 분석 모형</br></br><b>제4과목 추론통계</b></br></br>제1장 | 추론통계의 이해</br>제1절 추론통계의 개념</br>제2절 추론통계 기법</br></br>제2장 | 가설 검정</br>제1절 평균차이 분석</br>제2절 비율차이 분석</br>제3절 분산분석</br></br><b>제5과목 데이터 모형 평가</b></br></br>제1장 | 분류 분석 모형 평가</br>제1절 평가지표</br>제2절 로지스틱 회귀분석</br>제3절 서포트벡터머신</br>제4절 베이지안 기법</br>제5절 앙상블 분석</br></br>제2장 | 예측 분석 모형 평가</br>제1절 평가지표</br>제2절 회귀분석</br>제3절 의사결정나무</br>제4절 인공신경망</br></br><b>유형별 단원종합문제</b></br></br>작업형 제1유형 | 데이터 전처리</br>작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형</br>작업형 제3유형 | 추론통계</br></br><b>기출복원문제</b></br></br>제2회 기출복원문제</br>제3회 기출복원문제</br>제4회 기출복원문제</br>제5회 기출복원문제</br>제6회 기출복원문제</br>제7회 기출복원문제</br></br><b>합격모의고사</b></br></br>제1회 합격모의고사</br>제2회 합격모의고사