* gemini 3를 활용하여 복기하여, 정확하지 않을 수 있습니다. 유형을 익히는 용도로 사용하시면 좋을 것 같습니다.+ (추가)시험 결과다행이 2유형 35점이 나와서 안전빵으로 합격하였습니다ㅜㅜ 빅분기 청산 끝~!퇴근후 딴짓 교재로 1주일 정도는 설렁설렁 개념 익히고, 시험 일주일 전부터 벼락치기로 기출문제 연습했습니다.유형 1 1-1.| | f1 | f2 | f3 | ... ||---|-----|-----|-----|-----|| 0 | 10.5| NaN | 30.1| ... || 1 | NaN | 20.0| 32.2| ... || 2 | 12.1| 22.5| NaN | ... |1) 데이터셋에서 결측치(NaN)가 가장 많은 컬럼을 찾아라. 해당 컬럼의 결측치를 그 컬럼의 중앙값(Media..

총평 : 아니 이게 맞아...? 3회차 시험때 자격미달로 4학년이 되자마자 응시했는데, 이게 맞아...? 너무 어렵고 책으로 공부한게 소용이 없던 느낌? 3월에 쳤던 정처기는 정말 천사 Of 천사 엔젤킹...  이제 겨우 4회차라서 기출문제도 없기에 참고서만 보고 공부했어야 했는데, 이건 진짜... 음... 빅데이터에 대한 모든 내용을 다 꿰고 있어야 합격할 것 같은 느낌? 원래 엄청 쉽게 나왔던 혼동행렬 계산문제나 지지도,신뢰도 같은 단순 계산 문제마저 어렵게 냈다... 심지어 한 문제는 답이 없었던 것 같음... 조건부확률문제였는데 답이 없어서 아마 복수정답 or 전체정답 처리해주겠지하면서 그냥 1번 함 ㅡ,,ㅡ  원래 1,4과목은 좀 쉽게 나오는데 이번엔 그냥 모든과목이 다 어렵고 특히 3과목은 책..

1절 R 소개 Key Word : 1. 데이터 분석 도구의 현황 1) R의 탄생 오픈소스 프로그램으로 통계/데이터마이닝과 그래프를 위한 언어이다. 최신 통계분석제공, 많은 사용자들이 다양한 예제를 공유한다. 2) 분석도구의 비교 SAS SPSS R 3) R의 특징 오픈소스 프로그램 그래픽 및 성능 시스템 데이터 저장 방식 모든 운영체제 표준 플랫폼 객체지향언어이면서 함수형 언어 4) R studio 오픈소스이며 다양한 운영체계를 지원한다. 메모리에 변수가 어떻게 되어 있는지와 타입이 무엇인지를 볼 수 있고, 스크립트 관리와 문서화가 편리하다. 5) R 기반의 작업 환경 2절 R 기초 - 1 Key Word : 1. 통계 패키지 R 1) R studio 구성화면 오픈소스 프로그램으로 2) RGUI의 화면 ..

1절 데이터 분석 기법의 이해 Key Word : 시각화, 공간분석, EDA, 통계분석, 데이터마이닝 1. 데이터 처리 1) Overview 데이터 분석은 통계에 기반을 두고 있지만, 학문적인 부분보다는 실용적인부분이 크다. 2) 활용 기업에서는 DataWarehouse와 DataMart를 통해 분석 데이터를 가져온다. 기존 운영시스템(Legacy)나 staging area, Operational Data Store에서 데이터를 가져와서 DW의 내용과 결합하여 활용한다. 운영시스템에 직접 접근하는 것보다 임시저장된 staging area or cleansing 영역인 ODS에서 데이터 가져오는 것이 이상적이다. 3) 최종 데이터 구조로 가공 데이터마이닝 분류 분류값과 입력변수들을 연관시켜 인구통계, 요약..

1장 데이터 분석 기획의 이해 Key Word : 분석기획, 분석 방법론, KDD 분석 방법론, CRISP-DM 분석 방법론, 빅데이터 분석 방법론 1절 분석기획 방향성 도출 1. 분석기획의 특징 1) 분석기획이란? 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 적절하게 관리할 수 있는 방안 수립 2) 데이터 사이언티스트의 역량 Math&Statics, Information Technology, Domain Knowledge 세 가지 영역에 대해 균형 잡힌 시각을 가지고 방향성 및 계획을 수립 2. 분석 대상과 방법 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따라서 4가지로 나누어진다 분석 4가지 유형 : 최적화, 해결, 통찰, 발견 그림 넣기 3. 목표 시점 별 분석 기획 방안..

1장 데이터의 처리 프로세스 1절 ETL 1. ETL의 개요 정의 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 특성 : 존재적 특성(객관적 사실), 당위적 특성(추론의 근거) 2. 데이터의 유형 정성적 데이터(qualitative data) : 언어, 문자등의 비정형 데이터로 통계분석이 어려움 정량적 데이터(quantitative data) : 수치, 도형, 기호 등이 있으며 정형화 되어있어 통계분석이 용이

1장 데이터의 이해 1절 데이터와 정보 1. 데이터의 정의와 특성 정의 : 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 특성 : 존재적 특성(객관적 사실), 당위적 특성(추론의 근거) 2. 데이터의 유형 정성적 데이터(qualitative data) : 언어, 문자등의 비정형 데이터로 통계분석이 어려움 정량적 데이터(quantitative data) : 수치, 도형, 기호 등이 있으며 정형화 되어있어 통계분석이 용이 3. 지식경영의 핵심 이슈 암묵지(tactic knowledge) : 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식, 공유가 어려움 형식지(explicit knowledge) : 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식으로 공유가 용이 암묵지 : 개인에게 축적된 내면화된 지식 -> 조직..

SQLD 시험의 존재를 알게 된 것은 1학기 데이터베이스 강의를 들으면서부터 였다. SQL 문제를 연습하고자 서점에 연습문제집을 사러 갔는데 노랑이 책이 있길래 봤더니 SQL 개발자 시험이라는게 있었다. 자격요건을 보러 홈페이지에 방문했더니 다른 데이터 자격증들이 있길래 그때부터 데이터 공부를 할 겸 자격증을 취득하면 좋을 것 같다는 생각으로 빅분기에 이어 adp까지 준비하고 있다... 왜지...? 아무튼 ADsP를 소홀히 준비했던 탓에 SQLD는 한번에 붙자!라고 마음먹었는데 전날 결혼식이 있다네?... 쩝... 이번에도 신의 가호가 있길 바라며 시험을 치뤘다. 다행히 SQL문 같은 건 전공수업을 들으며 조금씩 봤었던 터라 조금 모르는 문제가 나와도 대충 유추하면서 시험을 무사히 치렀고 ADsP 보다 ..