데이터, 이제는 AI로 말하는 시대 우리는 데이터의 홍수 속에서 살고 있습니다. 하루에도 수없이 쏟아지는 정보 속에서 의미 있는 가치를 발견하고, 미래를 예측하며, 현명한 결정을 내리는 능력은 이제 개인과 기업의 핵심 경쟁력이 되었습니다. 그리고 그 중심에는 바로 인공지능(AI)이 있습니다. 이 책의 저자들은 전작 『2026 이패스 AI능력시험 AICE Associate』를 통해 파이썬의 기초부터 차근차근 데이터 분석의 세계로 입문하는 길을 안내해 드렸습니다. 파이썬이라는 언어의 문법을 익히고, 데이터분석의 기초 체력을 기르는 정통적인 학습 과정이었습니다. 왜 또 다른 AICE Associate 수험서인가? AICE Associate 자격시험은 단순히 파이썬 문법을 아는지를 묻지 않습니다. 실제 현장에서 마주할 법한 데이터를 가지고 전처리, 모델링, 평가, 예측에 이르는 데이터 분석의 전 과정을 수행할 수 있는 '실무역량'을 검증합니다. 최근 데이터 분석을 공부하는 학생, 직장인, 일반인이 많아지면서, 많은 분들이 이미 파이썬 기초나 데이터 분석 경험을 어느 정도 갖추고 계십니다. 이분들에게 필요한 것은 이론의 반복이 아니라, 자신의 지식을 실제 문제에 적용하고 자격증 취득이라는 구체적인 목표를 달성하는 '실전 훈련'입니다. 바로 이 지점에서 이 책, 『이패스 AICE Associate 실전모의고사 10』이 탄생했습니다. 이 책의 특징과 활용법 이 책은 AICE Associate 자격증 취득을 위한 가장 빠른 길을 제시하는 '실전 대비 전략서'입니다. ㆍ10회 분량의 실전 모의고사 중고차 가격 예측, 고객 이탈 예측, 제품 불량 예측 등 실제 현장에서 다루는 다채로운 주제의 데이터를 통해 10번의 완결된 프로젝트를 경험하게 됩니다. 각 회차를 풀어보는 것만으로도 데이터 분석의 전체 흐름을 자연스럽게 체득할 수 있습니다. ㆍ'문제-해설'의 유기적인 구조 단순히 정답 코드만 나열하지 않았습니다. 각 문제가 데이터 분석의 어떤 단계에 해당하는지, 왜 이 코드를 사용해야 하는지, 그리고 이 코드가 어떤 의미를 갖는지 상세한 해설과 핵심 이론을 함께 담았습니다. 문제를 풀고, 해설을 읽는 과정을 통해 흩어져 있던 지식이 하나의 완성된 그림으로 맞춰질 것입니다. ㆍ초심자를 위한 특별 챕터, '핵심 이론 및 필수 문법 마스터’ 실전 문제 풀이가 아직 부담스러운 분, 혹은 중간중간 막히는 개념이 있는 분들을 위해 특별 부록을 마련했습니다. 헷갈리는 파이썬 문법부터 데이터 전처리, 머신러닝 및 딥러닝 모델링의 핵심 이론까지, 문제 은행 전체를 아우르는 개념들을 체계적으로 정리했습니다. 이 챕터는 여러분의 든든한 이론적 버팀목이 되어줄 것입니다. 데이터 분석은 자전거 타기와 같습니다. 아무리 이론을 완벽하게 익혀도, 직접 페달을 밟고 넘어지며 균형을 잡아보지 않으면 앞으로 나아갈 수 없습니다. 이 책에 담긴 10번의 실전 프로젝트는 여러분이 넘어지지 않고 데이터 분석이라는 자전거를 능숙하게 탈 수 있도록 돕는 튼튼한 보조 바퀴가 되어줄 것입니다. 부디 이 책을 통해 AICE Associate 자격증 취득이라는 목표를 달성하시는 것은 물론, 데이터를 통해 세상을 읽고 문제를 해결하는 즐거움을 느끼시기를 진심으로 바랍니다.

Part 1. AICE associate 실전모의고사 Chapter 1. 중고차 가격 예측 AI 모델 개발 Chapter 2. 지역별 부동산 가격 예측 AI 모델 개발 Chapter 3. 직원 연봉 예측 AI 모델 개발 Chapter 4. 광고 캠페인 수익률 예측 AI 모델 개발 Chapter 5. 학생 활동 데이터 기반 기말고사 성적 예측 AI 모델 개발 Chapter 6. 통신사 고객 이탈 예측 AI 모델 개발 Chapter 7. 지역별 부동산 가격 예측 AI 모델 개발 Chapter 8. 제품 불량 여부 예측 AI 모델 개발 Chapter 9. 제조 공정 수율 예측 AI 모델 개발 Chapter 10. 환경 데이터 기반 농작물 수확량 예측 AI 모델 개발 Part 2. AICE Associate 대비 핵심 이론 및 필수 문법 마스터 Chapter 1. 유형 01：라이브러리 불러오기(Importing Libraries) Chapter 2. 유형 02：데이터 불러오기(Loading Data) Chapter 3. 유형 03：상관관계 분석(Correlation Analysis) Chapter 4. 유형 04：그룹별 데이터 분포 시각화 Chapter 5. 유형 05：데이터 집계(Data Aggregation) Chapter 6. 유형 06：데이터 정제(Data Cleaning) Chapter 7. 유형 07：결측치 처리(Handling Missing Values) Chapter 8. 유형 08：데이터셋 분리(Dataset Splitting) Chapter 9. 유형 09：데이터 스케일링(Data Scaling) Chapter 10. 유형 10：머신러닝 모델 학습(Training) Chapter 11. 유형 11：특성 중요도 분석(Feature Importance) Chapter 12. 유형 12：모델 성능 평가(Model Evaluation) Chapter 13. 유형 13：딥러닝 모델 설계 및 학습 Chapter 14. 유형 14：새로운 데이터 예측(Inference)

◎ 책 특징 AICE Associate 시험을 한번에 합격 할 수 있도록 내용을 구성했으며 이 책의 특징은 아래와 같습니다. ● 14개의 문제별 출제경향 분석 정형화된 14개 각각의 유형, 핵심역량, 예측문제, 학습전략, 그리고 대표 예제코드를 제시합니다. ● 실제 시험과 동일한 14개의 유형으로 구성된 10회차 최종 모의고사 제공 실제 시험문제와 동일한 유형의 문제들을 풀어봄으로써 실제 시험에 대한 적응력을 높여줍니다. ● 문항별 이해를 돕는 해설과 꼭 알아할 핵심 이론 수록 정답 코드를 이해하기 위한 상세한 해설은 물론 정답 도출을 위한 핵심이론 제공 ● QR코드 활용 데이터 & 링크, 다양한 정보 제공 실습을 위한 데이터나 학습시 도움이 되는 사이트 접속을 위한 QR코드제공을 통해 효율적이고 편리한 학습이 가능합니다. ● 14개의 유형별 핵심이론 및 필수 문법 소개 문제풀이를 위해 꼭 알아야할 유형별 필수코드, 예상문제를 안내합니다. ● 2025년 최신 시험을 반영한 14개의 유형별 파생 유형 & 꿀팁 제공 국가공인으로 전환된 2025년 4월부터 진행된 시험문제 분석을 통해 향후 출제될 것으로 예상되는 파생 유형 및 학습을 위한 다양한 꿀팁을 제공합니다.