2025 빅데이터분석기사 모든 것

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[1과목] 빅데이터 분석 기획
__Chapter 1 빅데이터의 이해
____1.1 빅데이터 개요 및 활용
______1.1.1 빅데이터의 특징
______1.1.2 빅데이터의 가치
______1.1.3 데이터 산업의 이해
______1.1.4 빅데이터 조직 및 인력
____출제예상문제
____1.2 빅데이터 기술 및 제도
______1.2.1 빅데이터 플랫폼
______1.2.2 빅데이터와 인공지능
______1.2.3 개인정보 법/제도
______1.2.4 개인정보 활용
____출제예상문제

__Chapter 2 데이터 분석 계획
____2.1 분석 방안 수립
______2.1.1 분석 로드맵 설정
______2.1.2 분석 문제 정의
______2.1.3 데이터 분석 방안
____출제예상문제
____2.2 분석 작업 계획
______2.2.1 데이터 확보 계획
______2.2.2 분석 절차 및 작업 계획
____출제예상문제

__Chapter 3 데이터 수집 및 저장 계획
____3.1 데이터 수집 및 전환
______3.1.1 데이터 수집
______3.1.2 데이터 유형 및 속성 파악
______3.1.3 데이터 변환
______3.1.4 데이터 비식별화
______3.1.5 데이터 품질 검증
____출제예상문제
____3.2 데이터 적재 및 저장
______3.2.1 데이터 적재
______3.2.2 데이터 저장
____출제예상문제


[2과목] 빅데이터 탐색
__Chapter 4 데이터 전처리
____4.1 데이터 정제
______4.1.1 데이터 정제
______4.1.2 데이터 결측값 처리
______4.1.3 데이터 이상값 처리
____출제예상문제
____4.2 분석 변수 처리
______4.2.1 변수 선택
______4.2.2 차원축소
______4.2.3 파생변수 생성
______4.2.4 변수 변환
______4.2.5 불균형 데이터 처리
____출제예상문제

__Chapter 5 데이터 탐색
____5.1 데이터 탐색
______5.1.1 데이터 탐색 개요
______5.1.2 상관관계 분석
______5.1.3 기초 통계량 추출 및 이해
____출제예상문제
____5.2 고급 데이터 탐색
______5.2.1 시공간 데이터 탐색
______5.2.2 다변량 데이터 탐색
______5.2.3 비정형 데이터 탐색
____출제예상문제

__Chapter 6 통계 기법 이해
____6.1 기술 통계
______6.1.1 데이터 요약
______6.1.2 표본추출
______6.1.3 확률분포
______6.1.4 표본분포
____출제예상문제
____6.2 추론 통계
______6.2.1 점추정
______6.2.2 구간추정
______6.2.3 가설 검정
____출제예상문제

[3과목] 빅데이터 모델링
__Chapter 7 분석 모델(모형) 설계
____7.1 분석 절차 수립
______7.1.1 분석 모델 선정
______7.1.2 분석 모델 정의
______7.1.3 분석 모델 구축 절차
____출제예상문제
____7.2 분석 환경 구축
______7.2.1 분석 도구 선정
______7.2.2 데이터 분할
____출제예상문제

__Chapter 8 분석 기법 적용
____8.1 분석 기법
______8.1.1 회귀분석
______8.1.2 로지스틱회귀분석
______8.1.3 의사결정나무
______8.1.4 인공신경망
______8.1.5 서포트백터머신
______8.1.6 연관성분석
______8.1.7 군집분석
____출제예상문제
____8.2 고급 분석 기법
______8.2.1 범주형 자료 분석
______8.2.2 다변량분석
______8.2.3 시계열분석
______8.2.4 베이지안분석
______8.2.5 딥러닝분석
______8.2.6 비정형 데이터 분석
______8.2.7 앙상블분석
______8.2.8 비모수 통계
____출제예상문제


[4과목] 빅데이터 결과 해석
__Chapter 9 분석 모델(모형) 평가 및 개선
____9.1 분석 모델 평가
______9.1.1 평가지표
______9.1.2 분석 모델 진단
______9.1.3 교차검증
______9.1.4 모수 유의성 검정
______9.1.5 적합도 검정
____출제예상문제
____9.2 분석 모델 개선
______9.2.1 과적합 방지
______9.2.2 매개변수(파라미터) 최적화
______9.2.3 분석 모델 융합
______9.2.4 최종 모델 선정
____출제예상문제

__Chapter 10 분석 결과 해석 및 활용
____10.1 분석 결과 해석
______10.1.1 분석 모델 해석
______10.1.2 비즈니스기여도 평가
____출제예상문제
____10.2 분석 결과 시각화
______10.2.1 시공간시각화
______10.2.2 관계시각화
______10.2.3 비교시각화
______10.2.4 인포그래픽
____출제예상문제
____10.3 분석 결과 활용
______10.3.1 분석 모델 전개
______10.3.2 분석 결과 활용 시나리오 개발
______10.3.3 분석 모델 모니터링
______10.3.4 분석 모델 리모델링
____출제예상문제
__(복원)기출문제 제2회 ~ 8회

최우슬 정보처리기술사
기업 전사자원관리시스템(ERP, SAP) 개발, 컨설팅, 프로젝트 관리업무를 시작으로 e-Commerce 분야의 빅데이터, 인공지능 서비스 구축 및 R&D 업무를 수행하면서 데이터 과학 실무 경력을 쌓고 있다. 또한 IT 전문가인 정보처리기술사로 국가직무능력표준(NCS) 인공지능 플랫폼 구축 저술, 인공지능 모델링 평가위원을 역임하였으며 IITP(정보통신기획평가원)/NIPA(정보통신산업진흥원)/TTA(한국정보통신기술협회) 등의 기관에서 SW 정책 및 과제 평가위원, 자문위원으로 활동하며 ICT 전문가로서 기술 발전에 기여하고 있다. 현재 아이리포교육센터, TTA, 한국능률협회 등에서 소프트웨어 공학, 프로젝트 관리, 빅데이터와 인공지능, 머신러닝, 통계학, 디지털 뉴딜 등의 IT 기술 전반의 트렌드 분야에 대한 전문강사로 활동하고 있다. IT 전문가 양성을 위한 교육은 필자가 가장 중요하게 여기는 가치다.