ADsP Note
| 과목명 | 주요항목 | 세부항목 |
|---|---|---|
| 데이터 이해 | 데이터의 이해 | - 데이터와 정보 |
- 데이터베이스의 정의와 특징
- 데이터베이스 활용 | | 데이터 이해 | 데이터의 가치와 미래 | - 빅데이터의 이해
- 빅데이터의 가치와 영향
- 비즈니스 모델
- 위기 요인과 통제 방안
- 미래의 빅데이터 | | 데이터 이해 | 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 | - 빅데이터분석과 전략 인사이트
- 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
- 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 | | 데이터분석 기획 | 데이터분석 기획의 이해 | - 분석 기획 방향성 도출
- 분석 방법론
- 분석 과제 발굴
- 분석 프로젝트 관리 방안 | | 데이터분석 기획 | 분석 마스터 플랜 | - 마스터 플랜 수립
- 분석 거버넌스 체계 수립 | | 데이터분석 | R기초와 데이터 마트 | - R기초
- 데이터 마트
- 결측값 처리와 이상값 검색 | | 데이터분석 | 통계분석 | - 통계학 개론
- 기초 통계분석
- 다변량 분석
- 시계열 예측 | | 데이터분석 | 정형 데이터 마이닝 | - 데이터 마이닝 개요
- 분류분석(Classification)
- 군집분석(Clustering)
- 연관분석(Association Analysis) |
1) 데이터분석 준전문가 필기시험 (총 문항수 : 50문항 - 객관식 50문항)
| 구분 | 과목명 | 문항수 (객관식) | 배점 (각 2점) | 검정시험시간 |
|---|---|---|---|---|
| 필기 | 데이터 이해 | 10 | 20 | 90분 (1시간30분) |
| 데이터분석 기획 | 10 | 20 | ||
| 데이터분석 | 30 | 60 | ||
| 계 | 합계 | 50 | 100 |
(1) 데이터분석 준전문가 필기시험
| 구분 | 과목명 | 문항수 (객관식) | 배점 (각 2점) | 검정시험시간 |
|---|---|---|---|---|
| 필기 | 데이터 이해 | 10 | 20 | 90분 (1시간30분) |
| 데이터분석 기획 | 10 | 20 | ||
| 데이터분석 | 30 | 60 | ||
| 계 | 합계 | 50 | 100 |
(2) 과목별 주요항목
| 과목명 | 주요항목 |
|---|---|
| 데이터 이해 | - 데이터의 이해 - 데이터의 가치와 미래 - 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
| 데이터분석 기획 | - 데이터분석 기획의 이해 - 분석 마스터 플랜 |
| 데이터분석 | - R기초와 데이터 마트 - 통계분석 - 정형 데이터 마이닝 |
(3) 데이터분석 준전문가의 직무
| 직무 | 세부내용 |
|---|---|
| 데이터 기획 | 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화∙구체화하는 빅데이터분석과제 정의, 분석로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행 |
| 데이터분석 | 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무담당자와 합의하는 요건정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행 |
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