빅데이터 분석 기사 시험 범위

<필기 목차>

필기과목명	주요항목	세부항목	세세항목
빅데이터 분석 기획	빅데이터의 이해	빅데이터 개요 및 활용	빅데이터의 특징
			빅데이터의 가치
			데이터 산업의 이해
			빅데이터 조직 및 인력
		빅데이터 기술 및 제도	빅데이터 플랫폼
			빅데이터와 인공지능
			개인정보 법,제도
			개인정보 활용
	데이터분석 계획	분석방안수립	분석 로드맵 설정
			분석 문제 정의
			데이터 분석 방안
		분석 작업 계획	데이터 확보 계획
			분석 절차 및 작업 계획
	데이터 수집 및 저장 계획	데이터 수집 및 전환	데이터 수집
			데이터 유형 및 속성 파악
			데이터 변환
			데이터 비식별화
			데이터 품질 검증
		데이터 적재 및 저장	데이터 적재
			데이터 저장
빅데이터 탐색	데이터 전처리	데이터 정재	데이터 정제
			데이터 결측값 처리
			데이터 이상값 처리
		분석 변수 처리	변수 선택
			차원축소
			파생변수 생성
			변수 변환
			불균형 데이터 처리
	데이터 탐색	데이터 탐색 기초	데이터 탐색 개요
			상관관계 분석
			기초통계량 추출 및 이해
			시각적 데이터 탐색
		고급 데이터 탐색	시공간 데이터 탐색
			다변량 데이터 탐색
			비정형 데이터 탐색
	통계기법 이해	기술통계	데이터요약
			표본추출
			확률분포
			표본분표
		추론통계	점추정
			구간추정
			가설검정
빅데이터 모델링	분석기법 적용	분석기법	회귀분석
			로지스틱 회귀분석
			의사결정나무
			인공신경망
			서포트벡터머신
			연관성분석
			군집분석
		고급 분석기법	범주형 자료 분석
			다변량 분석
			시계열 분석
			베이지안 기법
			딥러닝 분석
			비정형 데이터 분석
			앙상블 분석
			비모수 통계
빅데이터 결과해석	분석모형 평가 및 개선	분석모형 평가	평가 지표
			분석모형 진단
			교차 검증
			모수 유의성 검정
			적합도 검정
		분석모형 개선	과대적합 방지
			매개변수 최적화
			분석모형 융합
			최종모형 선정
	분석결과 해석 및 활용	분석결과 해석	분석모형 해석
			비지니스 기여도 평가
		분석결과 시각화	시공간 시각화
			관계 시각화
			비교 시각화
			인포그래픽
		분석결과 활용	분석모형 전개
			분석결과 활용 시나리오 개발
			분석모형 모니터링
			분석모형 리모델링

 

<실기 목차>

실기과목명	주요항목	세부항목	세세항목
빅데이터 분석 실무	데이터 수집 작업	데이터 수집하기	정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다.
			필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다.
	데이터 전처리 작업	데이터 정제하기	정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다.
			결측값과 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다.
		데이터 변환하기	데이터의 유형을 원하는 형태로 변환할 수 있다.
			데이터의 범위를 표준화 또는 정규화를 통해 일치시킬 수 있다.
			기존 변수를 이용하여 의미 있는 새로운 변수를 생성하거나 변수를 선택할 수 있다.
	데이터 모형 구축 작업	분석모형 선택하기	다양한 분석모형을 이해할 수 있다.
			주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 분석모형을 선택할 수 있다.
			선정모형에 필요한 가정 등을 이해할 수 있다.
		분석모형 구축하기	모형 구축에 부합하는 변수를 지정 할 수 있다.
			모형 구축에 적합한 형태로 데이터를 조작할 수 있다.
			모형 구축에 적절한 매개변수를 지정할 수 있다.
	데이터 모형 평가 작업	구축된 모형 평가하기	최종 모형을 선정하기 위해 필요한 모형 평가 지표들을 잘 사용할 수 있다.
			선택한 평가지표를 이용하여 구축된 여러 모형을 비교하고 선택할 수 있다.
			성능 향상을 위해 구축된 여러 모형을 적절하게 결합할 수 있다.
		분석결과 활용하기	최종모형 또는 분석결과를 해석할 수 있다.
			최종모형 또는 분석결과를 저장할 수 있다.