데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증 합격하기

여러분이 제시한 ADSP(Advanced Data Science Professional) 자격증 과정의 내용을 기반으로, 통계학, 확률론, 자료분석, 분석 방법론 등 다양한 주제에 대해 간략하게 설명할 수 있습니다. 아래는 ADSP 자격증 과정의 각 단계별로 주요 내용을 개략적으로 정리한 것입니다.

ADSP 자격증 Ⅰ-1-1 통계학이란?

• 데이터를 수집, 분석, 해석하여 정보를 도출하는 과정
• 추론, 예측, 의사결정 등을 위한 과학적 방법론

ADSP 자격증 Ⅰ-1-2 모수통계학과 비모수 통계학

• 모수통계학: 데이터가 특정한 분포를 따른다고 가정하고, 모의 데이터 발생 방식을 이해함으로써 파라미터(모수)를 추정합니다.
• 비모수통계학: 데이터의 분포에 대한 가설이나 모의 가설 없이, 데이터 내에서 발견되는 패턴과 경향을 분석합니다.

ADSP 자격증 Ⅰ-2-1 자료분석

• 자료분석: 수집된 데이터를 기계적으로 처리하고, 통계적 방법을 사용하여 데이터의 구조와 패턴을 파악합니다.

ADSP 자격증 Ⅰ-2-2 기술통계량을 이용한 자료분석

• 기술통계량: 데이터의 요약, 중심경향량(예: 평균, 표준편차), 분산성 및 비분산성을 나타내는 지표 등입니다.

ADSP 자격증 Ⅰ-3-1 확률론의 기본개념

• 확률론: 사건이 발생할 확률을 계산하고, 불확실성을 모델링하는 이론입니다.
• 기본적인 확률 규칙과 분포(예: 질량분포, 기하분포 등)에 대한 이해

ADSP 자격증 Ⅰ-4-1 확률론의 고급개념

• 경로간 확률: 사건들 간의 상호작용을 모델링하는 방법(예: 나이비네르 정리)
• 추론: 데이터를 바탕으로 미리 정립된 가설을 검증하는 과정

ADSP 자격증 Ⅰ-5-1 방대한 데이터의 관리와 처리

• Big Data: 저장, 처리, 분석할 수 있는 인프라(예: Hadoop, Spark)와 관련된 지식

ADSP 자격증 Ⅰ-6-1 R 프로그래밍

• R: 통계분석, 데이터시각화, 기계학습 등의 데이터과 관련된 강력한 프로그래밍 언어

ADSP 자격증 Ⅰ-7-1 모집단 추정

• 모집단 추정: 작은 표본으로 대표적인 경향을 추정하는 방법(예: 최소분산근, 추정의 신뢰구간)

ADSP 자격증 Ⅰ-8-1 신뢰구간과 가설검정

• 신뢰구간: 추정된 경향이 실제 모집단 경향과 얼마나의 범위를 포함하는지를 평가합니다.
• 가설검정: 데이터에서 가설이 통계적으로 유효한지를 판단하는 방법(예: t-검정, z-검정)

ADSP 자격증 Ⅰ-9-1 모분산추정

• 모분산추정: 모집단의 변동성(분산)에 대한 추정을 수행합니다.

ADSP 자격증 Ⅰ-10-1 비상징분석

• 비상징분석: 시계열 데이터의 순차적인 패턴이나 경향을 분석합니다.

ADSP 자격증 Ⅱ-1 데이터마이닝

• 데이터마이닝: 대량의 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 패턴을 찾아내는 과정

ADSP 자격증 Ⅱ-2 분석방법1 : 성과분석

• 성과분석: 데이터 기반의 결과를 설명하고, 효과를 평가하는 방법론(예: 회귀분석)

ADSP 자격증 Ⅱ-3 분석방법2 : 로지스틱 회귀법

• 로지스틱 회귀법: 이산형 데이터의 경향을 예측하는 통계적 방법(베이지안 접근 가능)

ADSP 자격증 Ⅱ-4 분석방법3 : 의사결정나무

• 의사결정나무: 데이터를 기반으로 결정 트리를 구축하고, 예측 모델을 만드는 방법(예: CART)

ADSP 자격증 Ⅱ-5 분석방법4 : 랜덤포레스트

• 랜덤포레스트: 데이터의 중요한 특성을 찾아내고, 예측 모델을 만드는 기계학습 알고리즘(잔귀 방법 포함)

ADSP 자격증 Ⅱ-6 분석방법5 : 신경망과 딥러닝

• 신경망과 딥러닝: 복잡한 패턴을 인식하고, 예측 모델을 만드는 데 사용되는 기계학습의 일부(예: 컨볼루션 신경망)

ADSP 자격증 Ⅲ-1 기계학습 및 예측모델의 평가

• 모델 평가: 예측 모델의 성능을 평가하고, 최적화하는 방법(예: ROC 곡선, AUC)

ADSP 자격증 Ⅲ-2 데이터시각화와 통찰력 추출

• 데이터시각화: 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하여 통찰력을 도출하는 기술

ADSP 자격증 Ⅳ-1 빅데이터와 인공지능 전략 개발

• 빅데이터와 인공지능 전략: 비상징적으로 큰 데이터를 활용하고, 기계학습을 포함한 전략을 개발하는 방법론

ADSP 자격증 Ⅳ-2 데이터 보안 및 개인정보 보호

• 데이터 보안: 데이터의 무결성과 개인정보를 보호하고, 법적 요구사항을 준수하는 방법론(예: GDPR)

이러한 과정을 통해 분석가는 데이터를 체계적으로 처리하고, 효과적인 결정을 내리며, 기업의 경쟁력을 강화할 수 있는 능력을 갖출할 수 있습니다.