홈앤서비스 SK BROADBAND

본 도서는 ADsP 데이터분석 준전문가 최신 시험 경향을 반영하여, 수험생이 혼자서도 효과적으로 학습할 수 있도록 한 완벽 대비서이다. 한국데이터산업진흥원이 공개한 출제 기준에 따라, 단기간 내 효율적인 시험 대비가 가능하도록 체계적으로 집필되었다. 주요 핵심이론을 차근차근 학습하고, 이론을 확인하는 문제를 풀며 복습한 후, 기출문제와 모의고사로 최종 점검을 할 수 있도록 구성하였다. 또한 무료로 제공되는 동영상 강의를 통해 초보자도 쉽게 독학할 수 있으며, 홈페이지에서 제공하는 R 스크립트 실습 자료와 또기적 합격자료집 등 다양한 부가자료를 통해 더욱 철저한 시험 대비가 가능하다.

PART 01 데이터 이해

CHAPTER 01 데이터의 이해
SECTION 01 데이터와 정보
SECTION 02 데이터베이스
CHAPTER 02 데이터의 가치와 미래
SECTION 01 빅데이터의 이해
SECTION 02 데이터 사이언스
합격을 다지는 예상문제

PART 02 데이터 분석 기획

CHAPTER 01 데이터 분석 기획의 이해
SECTION 01 분석 기획
SECTION 02 분석 방법론
CHAPTER 02 분석 마스터 플랜
SECTION 01 마스터 플랜 수립
SECTION 02 분석 거버넌스 체계 수립
합격을 다지는 예상문제

PART 03 데이터 분석

CHAPTER 01 데이터 분석 이해
SECTION 01 데이터의 수집과 알고리즘 활용
SECTION 02 데이터 분석 기법의 이해
CHAPTER 02 기초통계와 통계 검정
SECTION 01 통계 개념 이해
01. 데이터와 확률변수
02. 모집단과 표본
03. 측정과 척도
04. 통계 관련 용어와 표기법
SECTION 02 통계분석의 이해
01. 확률과 조건부 확률
02. 확률변수와 확률분포
03. 경험적 분포와 이론적 분포
04. 대표적인 확률분포
05. 기댓값과 분산, 표준편차
SECTION 03 기술통계량
01. 데이터의 구조와 표현
02. 데이터의 특성
03. 데이터의 변환과 관계 분석
SECTION 04 추정과 통계 검정
01. 추정
02. 통계적 가설 검정의 개념
03. 모수적 검정
04. 비모수적 검정
CHAPTER 03 머신러닝
SECTION 01 머신러닝 개요
01. 알고리즘 분류
02. 평가 지표
03. 교차 검증
SECTION 02 지도학습(Supervised Learning)
01. 선형회귀
02. 비선형 관계를 반영한 회귀 모형
03. 로지스틱 회귀
04. 나이브 베이즈 분류
05. 서포트 벡터 머신
06. K-근접이웃(K-NN)
07. 의사결정나무
08. 앙상블 기법
09. 인공신경망 모형
10. 시계열 데이터 분석
SECTION 03 비지도학습(Unsupervised Learning)
01. 비지도학습의 주요 개념
02. 데이터 공간
03. 차원 축소 및 행렬 분해 관련 방법론
04. 군집화
05. 유사도 기반 추천 알고리즘
합격을 다지는 예상문제

PART 04 최신 기출문제

최신 기출문제 49회(2026.05.17. 시행)
최신 기출문제 48회(2026.02.07. 시행)
최신 기출문제 47회(2025.11.02. 시행)
최신 기출문제 46회(2025.08.09. 시행)
최신 기출문제 45회(2025.05.17. 시행)
최신 기출문제 44회(2025.02.22. 시행)
최신 기출문제 정답 & 해설

PART 05 실전 모의고사

실전 모의고사 01회
실전 모의고사 02회
실전 모의고사 정답 & 해설

부록 R 스크립트

주요 R 스크립트 및 해석

[BONUS] 또기적 합격자료집(PDF 제공)

스피드 체크 OX/빈칸 퀴즈
핵심 포인트 정리
핵심 문제