소개

ADsP 최신 경향을 핵심만 간결하게 정리하고 R 실습 예제로 이해를 돕는 수험서다. 총 1,904문항과 31회차 기출·모의고사 앱, 자동 채점·오답노트, 무료 핵심 특강을 제공해 초심자도 단기간에 효율적으로 대비할 수 있다.

목차

[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

책 소개

방대한 데이터 분석 이론을 ADsP 출제 경향에 맞춰 간결하게 정리한 수험서로, 총 1,904문항의 압도적 문제 수와 31회차 기출·모의고사 앱을 함께 제공한다. 초심자와 비전공자도 이해할 수 있도록 EASY BOX, TIP-BOX, 참고-BOX를 두고 그래프와 표로 개념을 시각화해 학습 효율을 높였다. R 실습 예제를 풍부하게 수록해 단순 암기가 아닌 실제 적용 기반의 학습을 유도한다.

각 절의 핵심문제부터 기출유형·예상문제, 모의고사 3회, 기출변형 3회, 앱 수록 문제까지 총 1,904문항을 담아 반복 훈련을 충분히 지원한다. 핵심 요약 특강과 기출 풀이 강의가 무료로 제공되며, 자동 채점·오답노트 기능을 갖춘 수험용 앱으로 자투리 시간에도 학습할 수 있다. 저자가 직접 답변하는 Q&A 커뮤니티를 운영해 최신 정보와 실전 조언을 제공한다.

구성은 1과목 데이터 이해, 2과목 데이터 분석 기획, 3과목 데이터 분석(R 기초·데이터 마트·통계 분석·정형 데이터 마이닝)으로 이루어져 있으며, 최신 ADsP 시험 대비를 위한 체계적이고 실전적인 가이드를 제시한다.

출판사 제공 책 소개

2026년 ADsP 시험 합격을 위한 최신 기출문제 완벽 분석!
총 1,904문항 압도적 문제 수 + 수험서 앱(총 31회차 기출 및 모의고사 수록) 제공!

◎ 빠르고 효율적인 공부를 위한 ADsP 수험서
방대한 데이터 분석 콘텐츠를 ADsP 출제 경향에 맞게 핵심적으로 간결하게 정리하여 시간에 쫓기는 수험생들에게 최대한 공부 효율을 높일 수 있도록 구성했습니다.

◎ 초심자, 비전공자들을 위해 이해하기 쉽게 풀어 쓴 ADsP 수험서
데이터 분석을 처음 접하는 초심자나 비전공자들이 이해하기 쉽도록 용어와 문장을 다듬었습니다. 아울러 초심자 비전공자를 위한 ‘EASY BOX’, 출제 경향과 중요도를 안내하는 ‘TIP-BOX’, 풍부한 설명을 담은 ‘참고-BOX’와 그래프, 표 등을 활용하여 이해하기 쉽도록 구성했습니다.

◎ 풍부한 R 실습 예제로 충분히 이해할 수 있도록 구성
R을 활용한 분석 실습 예제로 실제 적용 과정을 이해할 수 있어, 무작정 외우는 공부가 아닌 이해하는 공부가 될 수 있도록 구성했습니다.

◎ 총 1,904문항에 달하는 압도적인 문제편
각 절마다 등장하는 핵심문제, 기출유형문제, 예상문제, 모의고사 3회분, 기출변형문제 3회분 앱에 수록된 기출문제 등 총 1,904문항에 달하는 방대한 문제를 수록하여 문제를 통한 반복 훈련에 부족함이 없도록 구성했습니다.

◎ 유튜브 무료 강의(핵심 요약 벼락치기 특강) 제공
중요한 핵심 개념을 총정리 할 수 있는 ‘핵심 요약 강의’와 ‘기출문제 풀이’ 강의를 제공합니다. 교재와 함께 활용한다면 효율적인 학습을 할 수 있을 것입니다.

◎ 자투리 시간 활용을 위한 수험용 앱 제공
자투리 시간을 활용해 틈틈이 학습할 수 있는 수험용 앱을 제공합니다. 수험용 앱에서는 총 31회차의 모의고사 및 기출문제를 수록하고 있으며, 자동으로 채점해주는 기능과 오답노트 기능이 있어 효율적으로 학습할 수 있습니다.

◎ 독자의 궁금증을 해결해주는 Q&A 커뮤니티 운영
저자가 직접 답변해주는 Q&A 게시판과 온라인 스터디가 진행되는 커뮤니티를 운영합니다. 궁금한 점을 해결하고, 책에 수록되지 않은 정보와 최신 자료를 얻을 수 있습니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 1과목《데이터 이해》- 데이터의 이해, 데이터의 가치와 미래, 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
◎ 2과목《데이터 분석 기획》- 데이터 분석 기획의 이해, 분석 마스터플랜
◎ 3과목《데이터 분석》- R 기초와 데이터 마트, 통계 분석, 정형 데이터 마이닝