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이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서 - 또기적 합격자료집+Fraudit&Google Colab 실습 강의 제공
김규석.소하영.신진주 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 1월
평점 :
'이 리뷰는 리뷰어스 클럽 을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'
재무빅데이터분석사 2급 10일 단기합격 코스
책을 선택한 이유
AI 시대의 도래는 직업에도 큰 영향을 미치고 있다.
AI는 반복적이고 규칙적인 업무를 효율적으로 수행할 수 있다.
회계 분야는 AI가 인간의 업무를 상당 부분 대체할 것으로 전망된다.
공인회계사 수습 미지정 사태는 직무 구조가 AI를 중심으로
빠르게 재편되고 있음을 보여주고 있다.
재무빅데이터분석사는 한국공인회계사가 주관하는
데이터분석 전문 자격시험이다.
재무빅데이터분석사 시험에 대해 알아보기 위해
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"를 선택한다.
1장 파이썬 에서는
파이썬 은 사람이 읽기 쉬운 문법 구조를 제공한다.
이해와 수정이 용이하며, 개발 생산성을 획기적으로 높일 수 있다.
누구나 무료로 사용하고 개선에 참여할 수 있는 오픈소스 언어를 사용한다.
문법이 단순하고 직관적이어서 프로그래밍 입문용 언어로 매우 적합하다.
파이썬 코드를 작성하고 실행하려면 통합 개발 환경이 필요하다.
Google Colab은 환경 설정의 복잡한 없이 쉽고 빠르게 실습에 집중할 수 있다.
Google Colab 접속 및 시작, Colab 화면 구성, 파이썬 코드 실행 방법을 설명한다.
변수란 데이터 를 임시로 저장하는 메모리 공간의 이름이다.
파이썬 은 변수를 미리 선언하는 절차 없이 값 할당만으로 변수가 생성된다.
데이터 저장된 메모리 위치를 가르키는 참조 역할을 하며,
메모리 효율을 위해 여러 변수가 같은 객체를 참조하도록 연결한다.
None 키워드 는 갑이 없음 상태를 명시적으로 나타낸다.
변수를 None으로 초기화 해두면 나중에 새로운 값을 할당하여 사용할 수 있다.
콤마 ,를 사용하면 ,를 기준으로 각 위치에 대응하는 값을 순서대로 할당할 수 있다.
등호 =를 사용하면 모든 변수에 동일한 값을 할당한다.
자료형이란 데이터 의 종류를 의미한다.
프로그램 의 목적에 맞게 데이터 를 정확히 다루기 위해서는
각 자료형의 특징을 이해하는 것이 필수이다.
자료형 변환은 특정 목적을 위해 변수에 저장된 데이터 의 자료형을
다른 형태로 바꾸는 것을 의미한다.
자료형 변환 함수의 종류와 사용법, 변환 방법과 유의점을 설명한다.
산술 연산자는 숫자형 데이터 를 대상으로 계산을 수행하는 연산자이다.
비교 연산자는 두 값을 서로 비교하여 관계가 맞는지 확인하는 연산자이다.
논리 연산자는 논리적인 관계를 판단하여 최종적으로 하나의 불리언 값을 반환한다.
할당 연산자는 변수에 값을 저장하는 연산자이다.
우선순위가 높은 연산자부터 먼저 계산되며, 같은 순위의 연산자는
일반적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 계산된다.
주석이란 코드를 작성하면서 내부에 추가하는 설명이나 메모 이다.
코드 의 가독성을 향상시키고, 로직 이나 작성 의도를 명확히 하여,
다른 사람이 코드 를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.
코드 가독성, PEP 8 스타일, 들여쓰기에 대해 설명한다.
문자열은 문자들이 순서대로 나열된 데이터 타입 이다.
문자열 내부에 다른 종류의 따옴표를 포함해야 할 경우,
바깥 따옴표를 다르게 지정하면 편리하다.
문자열은 순서가 있는 자료구조이므로, 고유한 위치 번호를 가진다.
인덱스 는 문자열의 고유한 위치 번호다.
문자열 슬라이싱 이란 연속된 부분 문자열을 잘라내는 기능이다.
문자열은 연산자를 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있다.
문자열 더하기, 문자열 곱하기를 실습해 본다.
파이썬 은 문자열 데이터 를 효율적으로 처리하고 가공할 수 있도록
다양한 내장 함수를 제공한다.
문자열 포메팅 이란 변수에 담긴 값을 문자열 안에 삽입하거나
특정 형식으로 출력하는 기술이다.
리스트 란 파이썬 에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 순서가 있는
자료 구조이다.
리스트 는 순서가 있으므로, 인덱싱 과 슬라이싱 을 통해 원하는 항목이나
부분 리스트 를 쉽게 가져올 수 있다.
리스트 는 순서가 있기 때문에 반복문과 함께 사용하여 리스트 내의
모든 항목을 순회하고 처리할 때 매우 효과적이다.
튜플 은 여러 개의 값을 순서대로 저장하는 자료구조이다.
튜플의 원소는 변경, 추가, 삭제가 불가능한 것이 리스트 와의 차이다.
딕셔너리 는 키 와 값의 쌍으로 이루어진 자료구조이다.
키 를 통해 값에 접근하는 방식이 사전과 같다.
키 를 사용하여 키 에 연결된 값을 가져올 수 있다.
딕셔너리 는 가변적이므로 항목을 자유롭베 추가하거나 수정할 수 있다.
파이썬 은 Date-time 모듈 을 제공하여 날짜/시간 데이터 를 객체 형태로 저장하고,
계산 및 형식을 지정할 수 있다.
datetime 모듈 에는 날짜와 시간을 모두 포함하는 datetime 클래스 를 주로 사용한다.
timedelta 객체는 두 datetime 객체 사이의 시간 차이를 나타낸다.
파이썬 은 위에서 아래로 순차적으로 실행된다.
흐름을 제어하는 문법을 제어문이라고 한다.
if 문, if-else 문, if-elif-else 문을 설명한다.
for 문은 컬렉션 의 모든 항목을 순서대로 순회하거나,
range () 함수를 사용하면 정해진 횟수만큼 반복할 때 사용된다.
중첩 for 문은 for 문 안에 또 다른 for 문이 포함된 형태이다.
for 문은 데이터 분석 및 처리에서 가장 기본적이고 강력한 도구이다.
while 문은 for 문과 달리 반복 횟수가 명확하지 않을 때 사용한다.
break 와 continue를 사용해 반복의 흐름을 제어한다.
반복 및 시퀀스 생성 함수에 대해 설명한다.
2장 Fraudit의 기초 에서는
Fraudit은 재무감사와 데이터 분석을 결합한 자동화된 감사 보조 도구이다.
Fraudit은 대용량 데이터 를 안정적으로 처리하며, 회계 감사 및 부정 탐지에
특화된 기능을 제공한다.
Fraudit를 원활하게 사용하기 위해서는 시스템 환경을 확인하고,
설치 절차를 올바르게 진행해야 한다.
Fraudit의 실행 환경과 기본 조작 방법을 설명한다.
3장 데이터베이스 에서는
데이터베이스 는 단순한 데이터 저장 공간을 넘어,
특정 조직이 필요로 하는 정보를 체계적으로 저장, 관리, 활용하기 위해
설계된 유기적인 데이터 의 집합임을 의미한다.
데이터베이스 시스템 은 데이터 를 효율적으로 관리하고 보호하기 위한
데이터, 하드웨어, 소프트웨어, 사용자 로 구성된다.
데이터베이스 관리 시스템, DBMS는 데이터베이스 를 효율적으로 관리하고
운영하기 위한 핵심 소프트웨어 이다.
관계형 데이터베이스 모델 은 2차원의 테이블 형태로 표현된 데이터 를
관계로 연결하여 전체 데이터베이스 로 구성한다.
릴레이션 은 테이터베이스 내에서 하나의 테이블 을 의미한다.
튜플 은 릴레이샌 의 한 행에 해당하는 데이터 단위이다.
애트리뷰트 는 릴레이션 의 열을 의미하며,
현실 세계의 개체가 가진 정보를 세분화한 것이다.
널 Null 값은 값이 존재하지 않거나 아직 알 수 없는 상태를 의미한다.
차수와 카디널리티 개념은 릴레이션 의 구조적 특성을 수학적으로 표현한다.
차수 는 하나의 릴레이션에 포함된 속성의 개수를 의미하며,
릴레이션 의 스키마 설계 시 기본적인 틀을 제공한다.
카디널리티 는 릴레이션 에 포함된 튜플 의 개수를 의미한다.
차수는 릴레이션 의 구조를, 카디널리티 는 릴레이션 의 데이터 양을 나타낸다.
릴레이션 은 데이터 의 일관성, 무결성, 비중복성을 보장하기 위한
여러 규칙을 따른다.
관계형 데이터베이스 에서 키 는 릴레이션 내의 데이터 를 식별하고 연결하는
기준이 되는 중요한 요소이다.
키 는 릴레이션 내에서 튜플 을 유일하게 구분하거나, 릴레이션 간의 관계를
연결하기 위해 사용된다.
키 란 릴레이션 내에서 특정 튜플 을 고유하게 식별하거나,
다른 릴레이션과의 연결을 설정하기 위한 속성을 말한다.
슈퍼키 는 튜플 을 유일하게 구분할 수 있는 속성들의 집합이다.
후보키 는 튜플 을 유일하게 식별할 수 있는 최소 속성 집합이다.
기본키 는 각 튜플 을 유일하게 구분할 수 있도록 릴레이션 의 기준이 된다.
대체키 는 보조적으로 유일성을 보장하거나, 특정 조회 조건에 활용될 수 있다.
외래키 는 다른 릴레이션 의 기본키 를 참조하는 속성이다.
SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 에서 데이터 를 정의하고,
조작하며, 제어하기 위해 사용되는 표준 언어이다.
SQL 명령어는 수행 기능에 따라 DDL, DML, DCL로 구분된다.
DDL은 데이터베이스 의 구조를 정의하고 관리하는 명령어 집합이다.
DML은 테이블 내 실제 데이터 를 조회, 삽입, 수정, 삭제하기 위한 명령어 집합이다.
DCL은 데이터베이스 사용자에게 부여되는 접근 권한과 보안 정책을 관리하는 명령어이다.
TCL은 DML로 수행한 데이터 변경을 논리적 단위로 관리한다.
CREATE 명령어 는 새로운 데이터베이스 객체를 생성하기 위한 명령어로,
테이블 을 비롯한 다양한 객체를 정의하는 데 사용된다.
ALTER 명령어는 이미 생성된 데이터베이스 객체의 구조를 변경하기 위한 명령어이다.
DROP 명령어는 데이터베이스 내의 객체를 완전히 삭제하는 명령어이다.
SELECT 명령어는 테이블 에 저장된 데이터를 조회하기 위한 명령어이다.
INSERT 명령어는 테이블 에 새로운 데이터 를 추가하기 위한 명령어이다.
UPDATE 명령어는 테이블 에 이미 존재하는 데이터 를 수정하기 위한 명령어이다.
DELETE 명령어는 테이블 에서 특정 조건을 만족하는 행을 삭제하기 위한 명령어이다.
GRANT 명령어는 특정 사용자에게 데이터베이스 객체에 대한 접근 권한을 부여하기 위한 명령어이다.
ROLLBACK 명령어는 현재 트랜젝션 에서 수행된 모든 변경 사항을 취소하기 위한 명령어이다.
JOIN은 두 개 이상의 테이블 을 연결하여 관련 데이터 를 하나의 결과로 조회하기 위한 SQL 명령어이다.
GROUP BY문은 테이블 데이터 를 특정 기준 열을 중심으로 그룹화하여 요약 정보를 도출한다.
연산자란 SQL 문에서 데이터 값을 비교하거나, 계산, 논리적 판단을 수행하기 위한
기호 또는 키워드 를 의미한다.
산술 연산자는 숫자형 데이터 를 대상으로 기초적인 수학 계산을 수행하는 연산자이다.
비교 연산자는 두 값의 크기나 동일 여부를 비교하여 참 또는 거짓을 반환하는 연산자이다.
논리 연산자는 둘 이상의 조건식을 연결하여 복합 조건을 구성할 때 사용하는 연산자이다.
기타 연산자에 대해 안내한다.
4장 기초회계 에서는
회계는 기업의 언어라고 불린다.
기업의 경제적 자원을 어떻게 보유하고 활용하는지르 보여주는 종합적 정보 시스템 이다.
회계단위는 회계정보를 기록 보고하는 단위로 보통 기업 자체를 의미한다.
회계연도는 일정 기간 단위로 경영활동을 끊어 기록한다.
회계등식은 기업의 재무 상태를 한눈에 표현하는 공식으로
자산 = 부채 + 자본이라는 공식이 유지된다.
부기는 거래를 어떻게 기록하고 계산하느냐에 따라 누구를 위해 사용하느냐에 따라 나뉜다.
복식부기는 모든 거래를 차변과 대변 양쪽에 기록하는 방식이다.
복식부기는 자기검증 기능, 명확한 거래 흐름, 합리적 의사결정의 장점이 있다.
재무제표는 기업의 재무 상태와 성과를 재무상태표, 손익계산서,
현금흐름표, 자본변동표의 보고서로 나누어 보여준다.
재무상태표는 자산, 부채, 자본을 보여준다.
손익계산서는 수익과 비용을 대조하여 성과를 보여준다.
현금흐름표는 현금의 유입과 유출을 영업활동, 투자활동, 재무활동으로 구분해 보여준다.
자본변동표는 자본 항목의 변화를 정리한다.
분개는 거래가 발생하면 차변과 대변으로 나누어 금액을 기입한다.
분개가 거래의 발생 순서를 기록한 것이라면, 전기는 계정별로 모아 정리하는 과정이다.
시산표는 총계정원장의 차변 합계와 대변 합계를 집계해 일치 여부를 확인하는 표다.
결산은 일정 기간 동안 발생한 모든 거래를 마무리하는 절차다.
정산표는 결산 과정을 체계적으로 정리하는 내부용 보조 장보다.
회계순환과정은 회계연도가 흘러가는 절차를 단계별로 보여준다.
5장 기초통계 Ⅰ에서는
통계학은 모집단으로부터 표본을 수집하고, 표본을 정리, 요약, 분석하여
표본의 특성을 이용해 모집단의 특성을 추론하는 원리와 방법을 제공한다.
표본 조사를 통해 모집단의 특성을 추론하게 된다.
표본이 특정 특성에 편향되어 있다면 모집단의 특성을
제대로 추론할 수 없게 된다.
확률 표본 추출은 모집단으로부터 표본을 균등한 확률로 추출하는 방법이다.
비확률 표본 추출은 도출된 결론을 일반화할 수 있는 가능성이 현저하게 떨어진다.
통계적 분석은 복잡한 현실 세계의 현상과 사실을 숫자로 표현 가능한
객관적인 대상으로 변환하는 과정에서 시작된다.
수집된 자료가 양을 나타내는지, 아니면 속성을 나타내는지 구분하는 것은
통계적 분석 기법과 시각화 방법을 결정하는 데 결정적인 영향을 미친다.
자료의 척도는 정보의 수준에 따라 명목, 서열, 등간, 비율 척도의 네 가지로 나뉜다.
집중화 경향 측정치는 자료의 분포가 어디에 집중되어 있는지를 나타내는 대표적인 통계량이다.
산포도 는 데이터 분포가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 통계량이다.
왜도는 분포의 비대칭 정도를 나타내는 통계량이다.
첨도는 데이터 분포가 얼마나 뾰족한가를 나타내는 정도이다.
6장 기초통계 Ⅱ 에서는
표본공간은 가능한 모든 결과의 집합이며, 사건은 관심 있는 결과들의 모임이다.
확률은 사건이 일어날 가능성을 0과 1 사이의 수로 나타내며,
전체 표본 공간의 확률은 1이다.
조건부 확률은 어떤 사건 B가 일어난 상태에서 A가 발생할 확률이다.
독립 사건은 두 사건이 서로의 발생에 아무런 영향을 미치지 않는다.
이산 확률 분포는 결과가 셀 수 있는 값으로 나타나는 경우다.
연속 확률 분포는 확률변수가 연속적인 값을 가질 때 적용된다.
통계분석은 일부 표본을 선택해 모집단의 특성을 추정한다.
표본 추출 방법에는 확률표본추출과 비확률표본추출이 있다.
추정은 표본에서 얻은 통계량을 이용해 모집단의 특성을 유추하는 과정이다.
바람직한 추정량은 모집단의 실제 값을 가장 정확하게 반영하는 통계량이다.
추정량이 바람직하다는 것은 같은 자료를 여러 번 추출했을 때도
결과가 참값 근처에 안정적으로 모인다.
가설 검정은 모집단의 특성에 대한 주장을 통계값을 근거로 판단한다.
귀무가설은 차이가 없다는 전제이며,
대립가설은 차이가 있다는 주장을 의미한다.
유의확률이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다.
제1종 오류는 귀무가설이 참인데 잘못 기각하는 오류,
제2종 오류는 대립가설이 참인데 귀무가설을 기각하지 않는 오류다.
t검정은 표본의 크기가 작거나 모집단의 분산을 알 수 없을 때 사용된다.
F검정은 회귀분석의 전체 유의성 검정이나 분산 동질성 검정에서도 활용된다.
상관분석은 두 변수 간의 선형적 관계의 강도를 알아보는 분석이다.
상관계수는 인과관계를 의미하지 않으며,
상관관계는 산점도를 통해 시각적으로 확인할 수 있다.
선형회귀분석은 독립변수 X가 종속변수 Y에 미치는 영향을 수식으로 표현한 분석이다.
독립변수가 하나일 경우를 단순회귀, 둘 이상일 경우를 다중회귀라 한다.
다중회귀에서는 각 독립변수의 계수가 통계적으로 유의한지와
전체 모형의 적합도를 함께 해석해야 한다.
7장 파이썬과 Fraudit Ⅰ에서는
컴프리헨션 이란 기존의 반복문과 조건문을 간단하게 표현하여
새로운 리스트, 집합, 딕셔너리 를 만드는 문법이다.
함수 바깥에서 선언된 변수는 전역 변수,
함수 안에서 선언된 변수는 지역 변수라 한다.
전역변수는 프로그램 전체에서 접근 가능하며,
지역변수는 함수 내부에서만 사용 가능하다.
함수는 동작을 여러 번 사용할 때 코드 를 반복하지 않고
프로그램 전체를 간결하게 유지할 수 있다.
파이썬 의 내장 함수 외에, 사용자가 직접 정의하여 만드는 함수를
사용자 정의 함수라고 한다.
람다 함수는 익명 함수이다.
보통 한 번 쓰고 버리는 간단한 기능을 만들 때 사용한다.
8장 파이썬과 Fraudit Ⅱ 에서는
Fraudit의 Select 메뉴 는 필요한 데이터 만 필터링 해
새로운 테이블 로 추출하는 기능이다.
Selet By Wildcard Pattern은 문자열의 일부만 일치할 때 사용하는 방식이다.
Selet By Regular Expression은 더 정교하고 복잡한 조건을 설정할 수 있다.
Selet By Fraudit Expreission은 여러 조건식을 직접 작성해 데이터 를 필터링 할 수 있다.
Fraudit의 Find 메뉴 는 데이터 내 중복과 누락 여부를 검증하는 기능이다.
두 테이블 간 일치, 불일치 데이터 를 찾는 기능도 포함된다.
Fraudit의 Summerize 기능은 데이터 를 특정 칼럼 기준으로 그룹화 하고
합계, 평균, 표준편차, 개수 등 요약 통계값을 계산한다.
Fraudit의 Join 메뉴 는 SQL의 JOIN 명령과 동일한 기능으로,
두 개 이상의 테이블 을 공통 키 를 기준으로 결합한다.
이상치는 데이터의 정상 범위를 벗어난 비정상적인 값을 말한다.
표준점수 Z-Score 를 기준으로 각 데이터 가 평균에서 얼마나
떨어져 있는지를 계산해 이상치 여부를 정략적으로 판단한다.
9장 최신 기출유형문제 에서는
객관식은 1과목 데이터베이스, 2과목 회계, 3과목 통계, 4과목 파이썬,
실기 주관식은 1과목 파이썬, 2과목 Fraudit 으로 구성된다.
4회분 최신 기출유형문제를 제시한다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는
재무 데이터 분석 흐름과 사고 체계를 이해하면서
재무빅데이터분석사 시험을 준비하도록 구성된다.
파이썬, 통계, 회계에 대해 개념을 정립하고,
Fraudit, 데이터베이스, SQL, 파이썬 을 활용한
데이터 수집 및 분석 방법을 익히도록 한다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는
시험에 필요한 이론을 핵심만 요약하여 정리하고,
이론의 난이도와 반복학습 횟수를 표시하도록 하여
학습 편의성을 높인다.
이론 학습 후에는 예상 문제를 통해 학습 내용을
이해도를 확인하고, 복습에 활용할 수 있도록 한다.
최신 기출유형문제에서는 실제 시험과 같은 난이도의
4회분 시험 문제를 제공하므로, 출제경향을 파악하고
실제 시험을 대비할 수 있도록 한다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는
파이썬 기반 데이터 분석 전문 소프트웨어, Fraudit
활용법을 익혀, 데이터 분석 역량을 향상시키도록 한다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는
총 10일 과정으로 8일까지는 핵심 이론과 분석 기법을
중심으로 재무 데이터 구조와 처리 과정을 단계별 학습하며,
9-10일차에는 기출유형문제를 통해 시험 감각을 익히고,
문제 해결 능력을 갖출 수 있도록 한다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는 구매 인증시
통계&파이썬 요약집, Frudit 핵심 기능 자료를 제공하며,
1:1 질문답변, 무료 동영상 강의를 제공하므로 학습 편의를 돕는다.
AI시대는 직무 환경을 빠르게 변화시키고 있다.
회계 분야는 정규적이고 계량 가능한 반복 업무가 많아
인간이 담당할 영역이 빠르게 줄어들고 있다.
AI시대를 살아가기 위해서는 데이터 분석 및 활용 능력이 필수다.
재무빅데이터분석사는 기업 재무 데이터 의 이해와 활용을 통해,
데이터의 요약, 예측, 결론을 도출하는 데이터분석전문가로서
AI 변화에 능동적으로 대처할 수 있다.
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"는
재무빅데이터분석사 시험의 이론과 실무를 준비하면서
효율적으로 시험에 대비하도록 돕는다.
영진닷컴 과 리뷰어스 클럽 서평단에서
"이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서"를 증정해주셨다.
감사드린다.
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