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< 이 책의 특징 >
- 한국데이터산업진흥원의 출제 기준 완벽 분석 및 적용
- 수제비는 합격만을 위한 다양한 학습 콘텐츠 제공
첫째, 비전공자를 위한 최고의 비법서!
두음 쌤, 잠깐! 알고 가기, 학습 Point 등 다양한 장치 마련
둘째, 최강 커뮤니티를 통한 실시간 피드백!
예상 족보, 데일리 문제, FAQ 자료 등 제공
셋째, 2021년 2회 기출 복원문제 수록
넷째, 집필진이 상주하는 수제비 학습 지원센터( cafe.naver.com/soojebi )
저자소개
저자 : NCS 정보처리기술사 연구회
〈 집필진 소개 〉
■ 윤영빈 기술사 (정보관리기술사, 정보시스템 수석감리원, 정보처리기사, 정보보안기사, 전자계산기조직응용기사, 전자계산기기사, 정보통신기사, 무선설비기사, 임베디드기사, 품질경영기사, 전기공사기사, 수제비 시리즈 대표 저자)
■ 조수연 기술사 (정보관리기술사, 정보시스템 수석감리원, 마이데이터 코리아 허브 회원)
■ 이호형 기술사 (정보관리기술사, 한이음 ICT 멘토, 정보통신산업진흥원(NIPA) 평가위원)
■ 박인상 기술사 (정보관리 기술사, 정보시스템 수석감리원, 한이음 ICT 멘토, 정보통신기획평가원(IITP) 평가위원)
■ 김학배 기술사 (NCS 정보통신 분야 검토 위원, 컴퓨터 시스템응용기술사, 정보통신기술사, 수제비 시리즈 대표 저자)
■ 서용욱 기술사 (빅데이터 분야 개인정보보호 전문가, 정보관리기술사, 수제비 시리즈 대표 저자)
빅데이터분석기사는 4 차 산업혁명 시대를 이끌어 갈 인재 양성을 위한 빅데이터 분야 최초의 국가기술 자격증입니다 . 현재 정부 , 기업을 막론하고 빅데이터를 활용하기 위한 다양한 전략을 모색하고 있습니다 . 이에 따라 데이터 산업의 일자리 수요가 급증하고 있으며 , 빅데이터를 제대로 다루고 분석할 수 있는 인력에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다 . 출제기준에 발맞춰 빅데이터의 분석 , 기획 , 탐색 , 모델링 , 결과해석 전반에 이르는 내용을 수제비 - 빅데이터분석기사를 통해 익힐 수 있습니다 .
수험생 입장에서 제대로 쓴 비법서 ( 수제비 ) 는 빅데이터 입문자를 위해 만들어진 책입니다 . 첫 시리즈인 정보처리기사에서 많은 수험생의 호평을 받은 집필진의 Know-How 를 더욱 발전시켜 녹여냈습니다 . 다소 어려운 빅데이터 관련 개념과 용어들을 쉽게 풀어쓰고 암기하기 위한 여러 장치를 마련했습니다 .
첫째, 최단기 합격을 위해 꼭 필요한 내용만을 담백하게!
이미 검증된 수제비 집필진의 오랜 연구를 통해 빅데이터분석기사 합격을 위한 최단기 솔루션을 제안합니다 . 최근 시행된 빅데이터분석기사 시험 출제 경향을 분석하여 비중이 높은 내용 위주로 구성했습니다 . 출제 비중이 적고 이해하기 어려운 개념들은 과감하게 제외함으로써 꼭 필요한 내용만을 실었습니다 .
둘째, 빅데이터분석기사 합격을 위한 다양한 솔루션 제공!
책의 목적인 빅데이터분석기사 합격을 위한 다양한 방안을 제공합니다 . 수제비 전매특허인 두음 쌤을 통한 암기비법 , 학습의 강약을 조절하는 학습 Point, 완전 학습을 돕는 개념 박살내기 , 핵심 내용을 엄선한 천기누설 예상문제 , 시험 전 최종 정리하는 명견만리 최종모의고사 , 시험을 완벽 복원한 백전백승 기출문제 등을 통해 효과적인 학습을 지원합니다 .
셋째, 수험생 입장에서 제대로 쓴 책!
빅데이터분석기사를 보는 수험생분들은 대부분 학생 또는 직장인입니다 . 부족한 시간을 투자하여 벼랑 끝의 심정으로 공부에 매진하는 수험생분들을 위해 좀 더 친절하게 설명하여 쉽게 이해할 수 있도록 집필하였습니다 .
넷째, 집필진이 상주하는 수제비 학습 지원센터(https://cafe.naver.com/soojebi)
2021 년 7 월 기준 5 만 명의 수험생이 함께하는 수제비 커뮤니티는 명실상부한 IT 자격증 분야 최고의 커뮤니티가 되었습니다 . 책으로 학습하는데 잘 이해되지 않거나 궁금한 사항이 있을 때 , 수제비 학습센터를 이용해보세요 ! 집필진은 수험생의궁금한 점을 풀어주기 위해 커뮤니티에 상주하고 있습니다 . 집단지성의 힘을 커뮤니티에 오셔서 직접 체험하시길 권장합니다 .
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추천사
서정훈 기술사 (정보관리기술사, 엔씨소프트 퍼블리싱 플랫폼 실장, PMP Agile 바이블 저자)
4차산업혁명시대를 맞아 IT를 대표할 유망 자격증인 빅데이터 분석기사가 2020년에 첫 시행하여 준비가 어려운 수험자에게 코로나 백신과 같은 책이 나왔습니다.
유사 분야의 IT 자격증 시험은 기출문제를 몇 개월 동안 달달 외워서 합격할 수 있었다면 빅데이터 분석기사는 최신 트렌드를 반영하고 첫 시행되는 시험인 만큼 실무종사자라 하더라도 합격을 장담할 수 없습니다.
「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서는 비전공자까지도 쉽게 이해할 수 있도록 탄탄하게 구성되어 있으며 쉽게 암기할 수 있는 비법까지 제공하니 수험생 여러분에게 큰 도움이 될 것입니다.
IT 분야에서 경험을 갖춘 정보관리 기술사와 빅데이터 전문가들이 심혈을 기울인 역작임에 틀림없어 수험자분에게 이 책으로 공부하시면 실력 향상과 합격에 도움이 될 것으로 추천합니다.
이태영 기술사 (컴퓨터시스템응용기술사, 삼성전자)
전 세계적으로 빅데이터 분석 기술에 관한 전문 인력에 대한 수요가 높고 국내외 빅데이터 산업 시장이 확대되고 있습니다. 그러나 지금까지는 국가에서 시행하는 빅데이터 분석 역량 평가를 위한 자격시험이 없었습니다. 빅데이터 분석기사는 우리나라에서 최초로 시행하는 빅데이터 분석 관련 국가자격시험입니다. 이 시험을 통하여 빅데이터 분석에 기여하는 전문 인력이 더 많이 배출되고 빅데이터 분석 기술에 관한 관심이 높아져서 국가의 IT 기술 발전에 기여가 될 것으로 기대합니다.
빅데이터 분석 분야는 통계와 같은 비IT 분야와 데이터 모델링, 클라우드, 하둡 등의 IT 분야를 아우르는 전문 지식이 필요하므로 비전문 인력이 도전하기에는 어려움이 있었습니다. 그러나 「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서는 빅데이터 분석 분야에 진출하기 위한 비전문 인력도 이해하기 쉽도록 저술이 되어 있으며, 외우기 어려운 빅데이터 관련 용어들도 재미있게 두음쌤을 통해서 반복해서 보다 보면 자연스럽게 외우고 이해할 수 있도록 구성이 되어 있습니다.
또한, 수험자가 이해가 안 되는 부분에 대해서는 1만 명 이상의 회원을 보유하고 있는 수제비 카페에 질문을 올리면 집필진들이 상세히 설명해주고 있습니다. 책의 저술에서만 끝나는 것이 아니라 카페를 통하여 집필진이 수험자와 지속적으로 피드백과 공유, 소통하는 살아있는 수험서라고 할 수 있습니다. 어렵게만 느껴지는 빅데이터 분석기사에 수제비 수험서가 수험자들에게 절대적인 도움이 될 것이라고 믿으며 자신 있게 추천해 드립니다.
황선옥 기술사 (정보관리기술사, LG CNS 품질 Innovation팀)
세계 산업 환경은 IT 기술을 기반으로 무한 경쟁의 시대로 변화되고 있습니다. 특히, 여러 IT 기술 중에 빅데이터 기술은 단연코 기업의 핵심 기술로 성장하고 있습니다. 우리나라 또한 국가적 뉴딜 정책에 따라 빅데이터에 대한 선제적 투자가 실현되고 있고, 데이터 댐 건설을 위해 각계각층의 노력이 계속되고 있습니다.
이러한 국가 정책에 발맞춰 국내의 빅데이터 산업 시장이 확대되고 있으며, 빅데이터 기술에 대한 인식이 확산 및 전문 인력에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
이와 같이 빅데이터 관련 기술에 대한 국민적 관심과 수요가 증가함에 따라 드디어 빅데이터 분석기사 시험이 신설되었고, 2020년 12월에 1회 시험을 시행할 계획입니다. 하지만, 처음 시행하는 빅데이터 기사 시험이다 보니 많은 수험자들이 기사 시험을 효과적으로 준비하시기가 어려운 실정입니다. 이런 어려운 시점에 수험자들에게 단비와 같은 「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서가 나왔습니다.
「수제비 빅데이터 분석기사 필기」는 비전공자까지도 쉽게 이해할 수 있도록 탄탄하게 구성되어 있어서 수험생 여러분에게 큰 도움이 될 것입니다. 빅데이터 분야에서 경험을 갖춘 정보관리기술사와 전문가들이 철저히 준비해서 내놓은 가장 효과적인 합격 지침서가 될 것이라고 확신합니다.
정명건 기술사 (정보관리 기술사, 산업은행)
데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매 역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 데이터 경제 시대가 도래했습니다. 데이터는 사람, 자본 등 기존의 생산요소를 능가하는 핵심 자원으로 부상하고 있으며, 이에 따른 고급인력 육성이 필요한 시기입니다. 빅데이터 분석기사는 빅데이터 분석을 위한 고급인력을 양성하고 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격이므로 데이터 경제 활성화를 위한 디딤돌이 될 것입니다.
빅데이터 분석은 전문 분석가 이외에도 다양한 비즈니스 분야의 비전공 분석가, 즉 시티즌 데이터사이언티스트도 할 수 있습니다. 빅데이터 분석을 가능하게 해주는 소프트웨어들이나 학습 과정이증가하고 있고, 누구나 쉽게 이를 학습할 수 있기 때문입니다. 시티즌 사이언티스트들은 비즈니스를 잘 알기 때문에 분석의 목적을 명확히 구분할 수 있으며 분석 대상인 데이터의 특성도 잘 알고 있어서 비즈니스 가치를 창출할 가능성도 높습니다.
「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서는 명확한 개념 설명과 두음, 수제비 학습 지원 커뮤니티를 보유하고 있어서 비전공자를 포함한 학습에 최적화되어 있습니다. 데이터 경제 시대에 자신의 가치를 높일 수 있는 수험서로 적극 추천합니다. 「수제비 빅데이터 분석기사 필기」와 함께 빅데이터 분석기법을 학습하여 세상과 소통하고, 자신의 가치를 올리고, 그 가치를 제대로 인식하는 곳을 찾아 과감하게 도전하는 기회를 확보하시기를 바랍니다.
김유성 기술사 (NCS 정보통신 분야 집필위원, 정보관리기술사, KT IT 부문, 정보통신기획평가원 평가위원)
4차 산업혁명으로 기존의 많은 산업이 IT 중심으로 재편되고 있으며, 그중에서도 데이터를 중심으로 하는 비즈니스가 두각을 나타내고 있습니다. 기존 IT 기업뿐만 아니라, 제조/금융/공공 분야까지 빅데이터 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이를 기반으로 한 다양한 산업, 서비스, 전략들이 활용되고 있습니다.
이런 국내 산업계 상황 속에서 기업들은 유능한 빅데이터 전문인력을 확보하기 위하여 노력하고 있고, 경력사원뿐만 아니라 빅데이터 개발/분석 역량을 가진 신입사원 채용에도 많은 관심을 가지고 있습니다.
신입사원의 역량을 판단하는 것에는 많은 기준이 있지만, 기본 조건 중 하나가 자격증이라고 생각합니다. 그중 2020년 12월에 1회 시험을 치르는 빅데이터 기사 자격증에 대한 취득 여부가 신입사원의 역량 판단의 기준이 되리라 생각합니다.
이에 수제비 빅데이터 기술사 연구회에서 활동하는 저자들이 빅데이터 기사 시험에 최적화되도록 구성한 「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서는 맞춤형 책이라고 확신합니다. 비전공자도 쉽게 자격증을 취득할 수 있도록 친절하고, 시험에 출제될 것 위주로만 구성된 비법서입니다.
정보통신 분야의 취준생이나 전산직 공무원을 준비하는 수험생 등 자격증 취득이 목표인 많은 이들에게 도움이 되는 지침서가 될 것이라고 확신합니다.
권영근 기술사 (정보관리 기술사, 삼성SDS/부장, 118회 정보관리기술사 동기회장)
빅데이터는 이제 제3의 자원이며 빅데이터에서 가치를 창출하는 전문 인력의 수요는 점차 증가하고 있습니다. 이를 선도해야 하는 IT인의 필수 자격으로 빅데이터 분석기사가 등장했습니다. 이러한 빅데이터 분석기사의 등장은 시대의 자연스러운 흐름입니다.
「수제비 빅데이터 분석기사 필기」 수험서는 IT 산업의 전문가 집단인 기술사들이 모여 오랜 기간 연구 끝에 급변하는 IT 산업의 트렌드를 따라잡고 관련 지식을 습득 할 수 있도록 내놓은 책입니다.
ICT 최전선에서 활동한 풍부한 경험을 수험생 입장에서 풀어 쓰려는 노력의 정수를 담은 이 책을 통해 많은 이들이 빅데이터 분석기사 자격을 취득하여 우리나라의 데이터 주권을 확보하고 IT산업을 선도하는 핵심인재가 될 것으로 기대합니다.
I 빅데이터 분석 기획
Chapter 01 빅데이터의 이해
1. 빅데이터 개요 및 활용
• 지피지기 기출문제
• 천기누설 예상문제
2. 빅테이터 기술 및 제도
Chapter 02 데이터 분석 계획
1. 분석 방안 수립
2. 분석 작업 계획
Chapter 03 데이터 수집 및 저장 계획
1. 데이터 수집 및 전환
2. 데이터 적재 및 저장
선견지명 단원종합문제
II 빅데이터 탐색
Chapter 01 데이터 전처리
1. 데이터 정제
2. 분석 변수 처리
Chapter 02 데이터 탐색
1. 데이터 탐색 기초
2. 고급 데이터 탐색
Chapter 03 통계기법 이해
1. 기술통계
2. 추론통계
III 빅데이터 모델링
Chapter 01 분석 모형 설계
1. 분석 절차 수립
2. 분석 환경 구축
Chapter 02 분석 기법 적용
1. 분석 기법
2. 고급 분석 기법
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