[북리뷰-IT] 빅데이터 분석기사 실기 with Python (데이터에듀, 2024)
2년전쯤 데이터사이언스에 대한 관심이 많아지면서 시작했던 자격증인 ADSP(데이터 분석 준전문가)
전 새로운 자격증 공부할 때 시험후기 부터 찾아봅니다. 구글링, 네이버 폭풍검색~ ㅋ
근데 시험후기마다 딱 하나로 귀결되더군요.. 데이터에듀의 "민트책"으로 붙었다고..
시험에 합격하신 선배님들을 조언에 따라 저도 민트책으로 공부했고, 한번에 딱 붙습니다. ㅋㅋ
(민트책 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000211753710 )
ADSP 셤 붙고나서, 탄력받았을때 뭐 하나 더 해야할 것 같아서 찾아보니,
빅데이터 분석기사 필기 시험범위가 ADSP랑 거의 비슷하더군요..
그래서 별다른 준비없이 빅분기 필기 또한 한번에 붙습니다. ㅎ
데이터 분석의 세계로 향하는 열쇠, 2년만에 업그레이드된 핑크색 꿈!
데이터에듀의 민트책으로 ADSP와 빅데이터 분석기사 필기 시험을 통과한 저는
이번 핑크색 꿈, "데이터에듀 빅데이터 분석기사 실기 with Python" 개정판을 만나 다시 한번 설렘을 느꼈습니다. ㅎ
저자가 민트책과 동일한 윤종식 대표님이라서 더욱 믿음이 갔습니다.
윤종식 박사님은 데이터분석 분야에서 다양한 연구개발과 강의경력으로도 유명하신분이라..ㅋ
사실 작년 6회 실기시험부터 문제유형이 필답형에서 작업형으로 바뀌면서 시험접수를 안했습니다.
시중에 나와있는 실기 수험서들은 문제유형이 필답형으로 맞춰져있었거든요.
그래서 개정판 나올때까지 기다리고 있었는데,
이번에 딱 나온거에요! 그것도 민트책으로 좋은 경험이 있는 데이터에듀에서 핑크책으로!! ㅎㅎㅎ
핑크색 꿈을 향한 도전, 성공적인 분석가의 첫걸음!!
빅데이터 분석기사 출제문항과 배점부터 확인해볼까요?
- 작업형 제1유형 : 3문제 (30점, 문항당 10점)
- 작업형 제2유형 : 1문제 (40점) ← 답안 CSV 파일을 생성하여 제출
- 작업형 제3유형 : 2문제 (30점, 문항당 15점) ← 기존 필답형이 바뀐유형
책의 구성을 살펴보면,
- PART 01. 파이썬 기초
- PART 02. 데이터 핸들링 ← 작업형 제1유형
- PART 03. 통계분석 ← 작업형 제3유형
- PART 04. 머신러닝 ← 작업형 제2유형
- 모의고사 1~3회
- 기출문제 2~7회
● PART 01. 파이썬 기초
파이썬을 처음 접하는 초보자라도 걱정하지 마세요.
파이썬 기초부터 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있어,
데이터 분석과 프로그래밍 경험이 부족하더라도 충분히 이해하고 따라갈 수 있습니다.
또한 복잡한 내용도 명확하고 이해하기 쉽도록 표와 그림을 활용했고,
이런 시각 자료는 몰입도를 높여 학습 효과를 극대화하고, 핵심 내용을 빠르게 파악하는 데 도움을 주네요.
● PART 02. 데이터 핸들링
작업형 제1유형 대비 파트입니다. ^^
NumPy 와 Pandas 두 라이브러리는 파이썬에서 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 도구들로,
데이터 핸들링에 대한 기본적인 모든것을 여기서 다룹니다.
또한 파생변수 생성, 데이터 인코딩, 스케일링, 데이터 축소, 결측치와 이상치 등
시험에서 데이터를 처리하고 분석하는데 필요한 모든 기법을 제공하며,
실제 데이터 분석에서 자주 다루는 텍스트와 날짜 시간 데이터도 집중적 다루고 있습니다.
● PART 03. 통계분석
6회 실기시험부터 새롭게 추가된 작업형 제3유형 시험준비에 매우 중요한 파트입니다.
상관분석, 정규성 검정, 모평균과 모분산 검정, 카이제곱 검정, 비모수 검정분석 등 데이터를 분석하고 가설을 검증하는데 필요한 기술을 배우고,
SciPy와 Statsmodels를 활용한 선형 회귀분석 과 로지스틱 회귀분석 통계 분석 패키지 등을 배웁니다.
● PART 04. 머신러닝
시험에서 배점이 가장 큰 제2유형 파트입니다.
사이킷런 패키지에서 사용할 수 있는 지도학습모형과 군집모형을 다룹니다.
파이썬으로 데이터를 분할하고 훈련 데이터를 통해 모형 객체를 생성하고 학습한 후 학습된 모형에 평가 데이터를 활용해 예측하는 방법 등을 배웁니다.
지도학습모형에서는 데이터 분할/성과분석/선형 모델/서포트벡터머신/나이브베이즈/K-최근접이웃/인공신경망/의사결정나무/앙상블 등의 주제를, 군집모형에서는 군집 평가/계층적 군집분석/k-means 군집분석에 대해 다룹니다.
핑크책의 특별함 (포인트 및 장점)
한 줄 총평 : 빅데이터 분석기사 실기시험은 핑크책 하나로 완벽준비 끝!
- 실기 시험 개정 내용 완벽 반영 : 새롭게 추가된 제3유형을 걱정없이 준비할 수 있을것 같아요. ^^
- 표와 그림으로 시각 자료 풍부 : 복잡한 내용도 명확하고 이해하기 쉽도록 표와 그림을 활용하였고, 시각 자료는 몰입도를 높여 학습 효과를 극대화하고, 핵심 내용을 빠르게 파악하는 데 도움이 되었습니다.
- 연습문제와 최신 기출 문제 수록 : 각 파트 마지막에는 해당 작업유형에 집중된 다양한 연습문제를 제공하고 있어 해당 파트를 완벽히 대비할 수 있었고, 최신 기출 문제(2~7회)를 통해 실제 시험 환경에 적응하고 문제 유형을 파악할 수 있었습니다.
- 모의고사 3회로 완벽한 시뮬레이션 : 3회의 모의고사는 실제 시험 환경을 체험하고 시간 관리 능력을 향상시킬 수 있는 최고의 기회인 듯 합니다.
- 실습용 Python 코드 제공 : 도서구매인증 받으시면 각 코드를 다운받아 타이핑 수고를 덜 수 있습니다. 다만, 실제 시험준비를 위해선 직접 코딩해보시는 걸 추천드립니다. ^^
코드러닝 오픈
- 덧) 2024.05.28 데이터에듀에서 실기시험 환경과 똑같은 코드러닝을 오픈해서 추가 리뷰합니다.
- 코드러닝이란 아나콘다 등 별다른 환경설정 없이 시험환경과 동일하게 바로 코드만 돌려볼 수 있습니다. ^^
- 책이 없어도 언제 어디에서 코드를 실행해 볼 수 있는 데이터분석 실습환경을 제공합니다.
- 강의 리스트에는 핑크책에 나와있는 모든 예제를 실행해 볼 수 있습니다.
- 강의에는 책에 나와있는 설명이 그대로 나와있어서 강의만 봐도 될 것 같아요. ㅋ
- 과제 리스트에는 예상문제, 모의고사 3회, 기출문제 2~7회 를 시험환경과 비슷하게 실행해 볼 수 있습니다.
금융업에 종사하다보니 많은 정책사업으로 회사업무가 바쁜 시기라 이번에 실기 시험을 볼 수 있을지 걱정입니다.
하지만 핑크책을 통해 많은 도움을 받을수 있을 것 같고, 틈틈이 준비한다면 좋은 결과가 있을꺼라 봅니다.
준비하시는 모든 분들에게 좋은 결과가 있기를 바랍니다. ^^
"데이터에듀에서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."
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