이지패스 2026 ADsP 데이터분석 준전문가

[I 과목] 데이터 이해

01장: 데이터의 이해
01 데이터와 정보
__1. 데이터의 정의
__2. 데이터와 정보
__핵심문제
02 데이터베이스의 정의와 특징
__1. 데이터베이스 정의
__2. 데이터베이스 특징
__핵심문제
03 데이터베이스 활용
__1. 데이터베이스 활용
__2. 데이터베이스 종류
__핵심문제

02장: 데이터의 가치와 미래
01 빅데이터의 이해
__1. 빅데이터의 이해
__2. 빅데이터 출현 배경
__핵심문제
02 데이터의 가치와 영향
__1. 빅데이터의 가치
__2. 빅데이터의 영향
__핵심문제
03 비즈니스 모델
__1. 빅데이터 활용 사례
__2. 7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉
__핵심문제
04 위기 요인과 통제 방안
__1. 위기 요인
__2. 통제 방안
__핵심문제
05 미래의 빅데이터
__1. 빅데이터 활용 3요소: 데이터, 기술, 인력
__핵심문제

03장: 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
01 빅데이터 분석과 전략 인사이트
__1. 빅데이터 열풍과 회의론
__2. 빅데이터 분석의 핵심은 ‘Big’이 아닌 ‘인사이트’
__3. 일차원적 분석 vs. 전략 도출을 위한 가치 기반 분석
__핵심문제
02 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
__1. 데이터 사이언스에 대한 이해와 역할
__2. 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트
__3. 데이터 사이언스: 과학과 인문학의 교차로
__핵심문제
03 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
__1. 가치 패러다임의 변화
__2. 데이터 사이언스의 한계와 인문학
__핵심문제
기출유형문제
예상문제

[II 과목] 데이터 분석 기획

01장: 데이터 분석 기획의 이해
01 분석 기획 방향성 도출
__1. 분석 기획의 정의와 특징
__2. 분석 기획 시 고려사항
__핵심문제
02 분석 방법론
__1. 분석 방법론 개요
__2. 분석 방법론이 적용되는 업무 특성에 따른 모델
__3. 전통적인 분석 방법론 두 가지
__4. 빅데이터 분석 방법론
__핵심문제
03 분석 과제 발굴
__1. 분석 과제 발굴 개요
__2. 하향식 접근법
__3. 상향식 접근법
__핵심문제
04 분석 프로젝트 관리 방안
__1. 분석 프로젝트 관리 개요
__2. 분석 과제 관리 방안
__핵심문제

02장: 분석 마스터플랜
01 마스터플랜 수립
__1. 마스터플랜 수립
__2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가
__3. 이행 계획 수립
__핵심문제
02 분석 거버넌스 체계 수립
__1. 거버넌스 체계 개요
__2. 데이터 분석 성숙도 모델 및 수준 진단
__3. 분석 지원 인프라 방안 수립
__4. 데이터 거버넌스 체계 수립
__5. 데이터 조직 및 인력방안 수립
__6. 분석 과제 관리 프로세스 수립
__7. 분석 교육 및 변화관리
__핵심문제
기출유형문제
예상문제

[III 과목] 데이터 분석

01장: R 기초와 데이터 마트
01 R 기초
__1. R 설치 및 기본 사용법
__2. R 기본 문법
__핵심문제
02 데이터 마트
__1. 데이터 마트의 이해
__2. 데이터 마트 개발을 위한 R 패키지 활용
__핵심문제
03 결측값 처리와 이상값 탐색
__1. 탐색적 데이터 분석(EDA)
__2. 결측값
__3. 이상값
__핵심문제

02장: 통계 분석
01 통계학 개론
__1. 통계 개요
__2. 확률과 확률분포
__3. 추정과 가설검정
__핵심문제
02 기초 통계분석
__1. t-검정
__2. 분산분석(ANOVA)
__3. 교차분석
__4. 상관분석
__핵심문제
03 회귀분석
__1. 회귀분석 개요
__2. 단순선형회귀분석
__3. 다중선형회귀분석
__4. 최적 회귀방정식
__5. 고급 회귀분석
__핵심문제
04 다변량 분석
__1. 다차원 척도법
__2. 주성분분석(PCA)
__핵심문제
05 시계열 분석
__1. 시계열 분석 개요
__2. 시계열 모형
__핵심문제

03장: 정형 데이터 마이닝
01 데이터 마이닝 개요
__1. 데이터 마이닝 개요
__2. 데이터 분할
__핵심문제
02 분류 분석(Classification)
__1. 로지스틱 회귀분석
__2. 의사결정나무
__3. 앙상블 분석
__4. 인공신경망 분석
__5. 나이브베이즈 분류
__6. k-NN 알고리즘
__7. 서포트벡터머신
__8. 분류 모형 성과 평가
__핵심문제
03 군집분석(Clustering)
__1. 군집분석
__2. 계층적 군집분석
__3. 비계층적 군집분석
__핵심문제
04 연관분석(Association Analysis)
__1. 연관분석의 개요 및 측도
__2. 연관분석의 알고리즘과 특징
__핵심문제
기출유형문제
예상문제

1회 모의고사
2회 모의고사
3회 모의고사

(45회)기출 문제
(46회)기출 문제
(47회)기출 문제