2026 이패스 AICE Associate 실전모의고사 10

◎ 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.

◎ 목차
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)